斯托克韦尔 通过Stockwell变换进行时频分析的Python软件包。 基于原始代码。 安装 C编译器 该Python软件包的一部分是用C编写的，因此您将需要C编译器。 在Linux（Debian或Ubuntu）上，安装build-essential软件包： sudo apt install build-essential 在macOS上，安装XCode命令行工具： xcode-select --install 在Windows上，安装 。 快速傅立叶变换 确保已安装 。 如果您使用Anaconda（Linux，macOS，Windows）： conda install fftw 如果您使用自制软件（macOS） brew install fftw 如果您使用apt （Debian或Ubuntu） sudo apt install libfftw3-dev 安装

自然语言处理的文本预处理 用于自然语言处理中的文本预处理任务的python软件包。 用法 要使用这个文本预处理包，首先使用 pip 安装它： pip install text-preprocessing 然后，在您的 python 脚本中导入包并调用适当的函数： from text_preprocessing import preprocess_text from text_preprocessing import to_lower , remove_email , remove_url , remove_punctuation , lemmatize_word # Preprocess text using default preprocess functions in the pipeline text_to_process = 'Helllo, I am John Doe

动手学深度学习（D2L深度学习） | 理解深度学习的最佳方法是学以致用。 本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念，背景知识和代码；我们将在同一个地方分解剖析问题所需的批判性思维，解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。 我们的目标是创造一个为实现以下目标的统一资源： 所有人在网上免费获取； 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法； 包括可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样直接直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码，观察结果并及时获取经验； 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域； 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互相互答疑并交换经验。 将本书（中英文版）利用教材或参考书的大学 如果本书对你有帮助，请星级（★）本仓库或引用本书英文版： @book{zhang2020dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C.

Video-Compression-motion-estimation-block-video-encoder：此存储库与视频压缩有关，更具体地说，与视频编码器的运动估计块（ME块）有关。 这是一个研究项目，旨在开发一种有效的运动估计算法，从而使视频压缩技术能够与高帧率视频和高分辨率视频保持同步。

经典数字音效处理书籍 DAFX 对各种数字音频效果的处理原理都讲得十分清楚

语义分割的有效解决方案：具有无可分离卷积的ShuffleNet V2 我们提出了一种计算有效的语义分割方法，同时实现了对Cityscapes挑战的70.33％的高均值交集（mIOU）。 建议的网络能够在移动设备上实时运行。 纸： 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用我们： @InProceedings{turkmen2019efficient, author = {Sercan T{ \" u}rkmen and Janne Heikkil{ \" a}}, title = {An Efficient Solution for Semantic Segmentation: {ShuffleNet} V2 with Atrous Separable Convolutions}, booktitle = {Image Analysis}, year

数字图像的matlab实现第三版 Digital Image Processing Using MATLAB 3rd edtion 冈萨雷斯，这个版本配套冈萨雷斯的数字图像处理第四版教材，新增了不少算法，包括图像配准，图像分割，深度学习，卷积神经网络等

得来的完整原版pdf，共361页，不是图片版，有索引，自然语言入门神书，豆瓣评分9.1

修剪后的依赖树上的图卷积用于关系提取 此回购包含PyTorch代码，用于修剪。 本文/代码在修剪的依赖树上引入了图卷积神经网络（GCN），用于关系提取的任务。 还引入了一种特殊的树修剪技术，称为“以路径为中心的修剪”，以从树中消除不相关的信息，同时最大程度地维护相关信息。 与诸如各种基于LSTM的模型之类的序列模型相比，此GCN模型利用依赖结构桥接远程单词，因此提高了远程关系的性能。 与以前的递归模型（如TreeLSTM）相比，此GCN模型在获得更好的性能的同时，也更早地实现了并行化，因此效率更高。 参见下面的模型架构概述： 要求 Python 3（在3.6.5上测试） PyTorch（

集成电路工艺：Deep-submicron process technology Describe such deep-submicron process technology and intended to provide semiconductor engineers and researchers with a comprehensive , state-of-the-art reference about these emerging and leading-edge process.