MyoWare 肌肉传感器的示例代码和文档_Processing_代码_相关文件_下载

处理Android源码的ketai库

该存储库包含 Arduino 和处理草图，以配合“红外脉冲传感器”项目，位于： makezine.com/projects/IR-pulse-sensor

Minim_Example 使用Minim音频库的三个处理项目。 设置 这些草图需要Minim库，您可以从下载。 将Minim-2.2.0文件夹放在〜/ Documents / Processing / libraries /（对于Mac）中。 您可以在Processing IDE中运行所有这三个草图。 只需将要分析的输入设置为操作系统中的默认输入，然后运行草图。 如果您使用的是Mac，则可以使用名为Soundflower的程序将音频重新路由到音频输入中，以直接分析您的音乐。 您可以上下移动鼠标以更改变量。 （以及Beat_Detect中的左右） 桌面蚀刻 这是使用Minim库进行处理的三个示例的集合。 我创建这些是为了学习“处理和最小化”。 最终目标是创建一个草图，该草图可以分析您正在听的音乐，并基于此创建可视化效果。 所有这些草图都应该易于阅读和修改。 ##### Wave_Det

这个库是为 IMU 计算准备的 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

IOS应用源码之【应用】simple-iphone-image-processing(OpenCV).rar

Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications.pdf Updating an index of the web as documents are crawled requires continuously transforming a large repository of existing documents as new documents arrive. This task is one example of a class of data processing tasks that transform a large repository of data via small, independent mutations. These tasks lie in a gap between the capabilities of existing infrastructure.

目前的自然语言处理模型严重依赖有效的表示学习算法。对比学习就是这样一种学习嵌入空间的技术，它使相似的数据样本对具有相近的表示，而不同的样本彼此相距遥远。它可以用于监督或非监督设置，使用不同的损失函数来产生特定于任务的或通用的表示。虽然它最初使视觉任务的成功成为可能，但近年来，关于对比NLP的工作越来越多。这一第一行的工作不仅在各种NLP任务中提供了有前景的性能改进，而且还提供了所需的特性，如任务不可知的句子表示、忠实的文本生成、零样本和少样本设置下的数据高效学习和可解释性。 在本教程中，我们将温柔地介绍对比学习方法的基本原理及其背后的理论。然后，我们调研了对比学习对各种下游NLP应用的好处和最佳实践，包括文本分类、问题回答、摘要、文本生成、可解释性和可解释性、常识知识和推理、视觉和语言。 本教程旨在帮助自然语言处理和计算语言学领域的研究人员理解这一新兴主题，并推动将对比学习用于自然语言处理应用的未来研究方向。

OpenCv-人脸裁剪：自动检测并裁剪图像中的人脸（Node.js） 该软件包可帮助您自动检测图片中的脸部并将其裁剪掉。 安装 从命令行安装： npm install --save opencv-facecrop 基本用法 const facecrop = require ( 'opencv-facecrop' ) ; facecrop ( './image-file.jpg' , './dest/output.jpg' , "image/jpeg" , 0.95 , 1.5 ) ; /* Outputs image with file name output.jpg in 'dest' folder with the face cropped out. If multiple faces are detected, the files will be automatically

将微控制器（Teensy w/Arduino）与磁条刷卡器合并 此存储库中的文件随附Adafruit 学习系统教程 教程：低级磁条阅读器 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件