Low Poly FPS Pack 一个多边形的第一人称射击代码 包括动作枪械Low Poly FPS Pack包含低多边形FPS项目的一切资源,资源包随附第三人称角色模型,18种独特的动画手臂模型,Q模型,手榴弹,爆炸特效,可自定义范围等! 易于使用的示例

MicroNet Improving Image Recognition With Extremely Low FLOPs

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、CNN模型结构 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 二、代码实现 import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow

在学习TensorFlow的过程中，我们需要知道某个tensor的值是什么，这个很重要，尤其是在debug的时候。也许你会说，这个很容易啊，直接print就可以了。其实不然，print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候，只建立tensor的结构形状信息，并没有执行数据的操作。 一 class tf.Session  运行tensorflow操作的类，其对象封装了执行操作对象和评估tensor数值的环境。这个我们之前介绍过，在定义好所有的数据

低光图像增强 基于以下论文，通过光照图估计实现两种低光图像增强技术的 Python 实现： 稳健曝光校正的双光照估计 [] LIME：通过照明图估计进行低光图像增强 [] 这两种方法都基于 retinex 建模，旨在通过保留图像的突出结构来估计光照图，同时去除多余的纹理细节。 为此，两篇论文都使用了相同的优化公式（参见参考资料）。 与第二篇论文（以下称为 LIME）相比，第一篇论文（以下称为 DUAL）引入的新颖性在于对原始图像及其倒置版本的该映射的估计，它允许校正曝光不足和过度曝光图像的暴露部分。 此存储库中实现的代码允许使用这两种方法，可以从脚本参数中轻松选择。 安装 这个实现在python>=3.7上运行，使用pip安装依赖： pip3 install -r requirements.txt 用法 使用demo.py脚本来增强您的图像。 usage: demo.py

最近好几位朋友都问到我关于在PowerBI 中实时显示问卷调查结果的方法，今天跟大家分享如何通过微软Office 365 里的组件** Forms 、Flow 和 PowerBI**实现调查问卷的实时统计呈现。 在微软Office365中有很多组件，下图是在我的Ofiice365 E3版本的截图，其中大部分组件都可以和Power BI进行集成，这也是Power BI的一个优势。图中红色圈出来的为本次需要用到的组件。 需要特别说明的是，由于在中国版（世纪互联）Office 365 中尚未发布Forms和 Flow, 所以此方法只能在全球版中使用。如果您已经有全球版Office 365 且包含上

低剂量CT去噪 低剂量CT去噪的代码和文件 基于模型的方法 通过局部一致的非局部方式有效地进行低剂量CT降噪（LC-NLM）（MICCAI 2016） 高斯混合MRF用于基于模型的迭代重建及其在低剂量X射线CT中的应用 区分学习的方法 卷积神经网络的低剂量CT去噪（ISBI 2016） （SAGAN）使用条件生成对抗网络的敏锐度低剂量CT去噪 神经网络卷积（NNC）用于将超低剂量图像转换为“虚拟”高剂量CT图像（MLMI 2017） （KAIST-Net）使用方向小波进行低剂量X射线CT重建的深层卷积神经网络 （RED-CNN）小剂量CT，带残差编码器-解码器卷积神经网络（TMI 2017） （KSAERecon）通过神经网络训练的先验者进行的低剂量迭代CT重建（TMI 2017） PWLS-ULTRA：一种有效的基于聚类和学习的低剂量3D CT图像重建方法（TMI

This RFC is a proposed elective protocol for the Internet community and requests discussion and suggestions for improvement. It describes a method for compressing the headers of TCP/IP datagrams to improve performance over low speed serial links. The motivation, implementation and performance of the method are described. C code for a sample implementation is given for reference. Distribution of this memo is unlimited.

一种低复杂度和低存储需求的turbo架构LDPC码，熊磊，，本文提出了一种具有低复杂度和低存储需求的并行级联码—并行交织级联Gallager码（PICGC）。PICGC兼具了长LDPC码优秀性能和短LDPC码的低编�

低等级多模式融合 Liu和Shen等人，这是“具有模态特定因素的高效低秩多模态融合”的存储库。 al。 ACL 2018。 依存关系 Python 2.7（现在实验性地支持Python 3.6+） torch=0.3.1 sklearn numpy 您可以通过python -m pip install -r requirements.txt安装库。 实验数据 实验的处理数据（CMU-MOSI，IEMOCAP，POM）可在此处下载： 要运行代码，您应该下载腌制的数据集并将其放在data目录中。 请注意，声学特征中可能存在NaN值，您可以将其替换为0。 训练模型 要运行代码进行实验（网格搜索），请使用脚本train_xxx.py 。 它们具有一些命令行参数，如下所示： `--run_id`: an user-specified unique ID to ensure that save