异常检测 异常检测的Pytorch实现，可检测到工业数据集中的非正常图像 它只有简单的图层，但是如果您要查看mvtec纸，请单击。 实际上，我在mvtecAD上无法很好地工作，因为我认为在微调阶段会找到自动阈值。 因此，仅手动修复阈值即可实现此代码。 那是周。 Tensorflow版本 MVTEC Tensorflow实现是在上面链接的mvtec论文中实现的。 简单的CNN模型（自动编码器） 对抗变式自动编码器 先决条件 Linux或macOS python3 + 火炬0.4+ 安装 git clone https://github.com/CY-Jeong/anomaly-detection-mvtec.git cd anomaly-detection-mvtec PIP用户，PIP pip install -r requirements.txt Conta用户， conda e

Description 给定由n整数(可能为负数)组成的序列 {a1,a2,…,an}，求该序列形如ai+ai+1,…,+aj的子段和的最大值。当所有的整数均为负数时定义其最大子段和为0。 Input 输入包含多组测试数据。第一行为一个整数C，表示有C组测试数据，接下来有2*C行数据，每组测试数据占2行，每组测试数据第一行是1个整数n，表示有n个整数,接下来一行有n个整数,它们之间用空格隔开. Output 你的输出应该有C行，即每组测试数据的输出占一行，它是计算出的最大子段和. Sample Input 1 6 -2 11 -4 13 -5 -2 Sample Output 20

直线、圆、多边形 这是针对09年所写计算机图形学源码重构后的版本。新版本在实现用多种算法生成直线、圆、多边形等图形图像的同时，使用了双缓存绘图防止图像闪烁，并使用自定义结构扫描线存储所绘连块图形区域提高了二次绘图效率。 同时将所有图形图像封装成类，便于图形的重绘以及旋转、平移、缩放、对称变换等几何操作。 这是真正意义上实现了二维图层操作，而不是一个演示性的算法。 光照实验与消隐借用已有代码，因此代码变量命名风格与之前的不统一。

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Arduino梯子 使用梯形逻辑（如 PLC）创建 Arduino 程序的 GUI 应用程序。 一旦我获得存储库中的所有文件，我将更新此自述文件并创建一个 wiki。 同时，您会在 Documents 目录中找到一些文档。 我在 Xamarin Studio 中创建了这个解决方案，但如果你安装了单声道，它也应该在 Visual Studio 中工作。 代码使用 C# 和 Mono、GTK 和 Cairo 框架。 它应该可以在 Windows、Linux 和 MacOS 上运行（我只在 Windows 和 Linux 上测试过）。 它需要 ARDUINO IDE（版本 1.0.6 或更高版本）来编译和上传程序。 感谢您的耐心等待 Costantino Pipero