基于AI的地震信号检测器和鉴相器 描述 EQTransformer是基于AI的地震信号检测器和相位（P＆S）拾取器，基于带有注意机制的深度神经网络。 它具有专门为地震信号设计的分层体系结构。 EQTransformer已经接受了全球地震数据的培训，可以同时高效地执行检测和到达时间的选择。 除了预测概率，它还可以提供估计的模型不确定性。 EQTransformer python 3软件包包括用于下载连续地震数据，进行预处理，执行地震信号检测以及使用预先训练的模型进行相位（P＆S）拾取，构建和测试新模型以及执行简单的相位关联的模块。 开发人员：S. Mostafa Mousavi 链接 说明文件： : 论文： https : //rdcu.be/b58li 参考 Mousavi，SM，Ellsworth，WL，Zhu，W.，Chuang，L，Y。和Beroza，G，C。 Nat C

DouZero_For_Happy_DouDiZhu: 将DouZero用于欢乐斗地主实战 本项目基于 环境配置请移步项目DouZero 模型默认为WP，更换模型请修改start.py中的模型路径 运行main.py即可 SL (baselines/sl/): 基于人类数据进行深度学习的预训练模型 DouZero-ADP (baselines/douzero_ADP/): 以平均分数差异（Average Difference Points, ADP）为目标训练的Douzero智能体 DouZero-WP (baselines/douzero_WP/): 以胜率（Winning Percentage, WP）为目标训练的Douzero智能体 说明 欢乐斗地主窗口模式最大化运行，屏幕分辨率1920x1080。由于设计像素级操作，运行出错请检查截图区域坐标（位于MyPyQT_Form类中的__i

一般的 该存储库提供了代码和示例，用于生成最接近的反事实说明和最少的后续干预措施。 支持以下论文： （4c691b4 @ ） （9387e6c @ ） 代码先决条件 第一的， $ git clone https://github.com/amirhk/mace.git $ pip install virtualenv $ cd mace $ virtualenv -p python3 _venv $ source _venv/bin/activate $ pip install -r pip_requirements.txt $ pysmt-install --z3 --confirm-agreement 然后参考 $ python batchTest.py --help 并运行如下 $ python batchTest.py -d * dataset * -m * mod

主要使用算法： maxmin 极大极小值搜索 alphabeta 剪枝算法( 与阿尔法围棋 AlphaGo 一样的算法 )，可进行 AI 人机对决。 注：使用AI算法比较复杂，1500+的代码计算起来会很慢。使用turbowarp编译可以大幅度提升速度（大约快15倍左右）! 操作：【Q】查看日志，【R】开外挂( 作弊按键 )。 此后仍有作品或有趣游戏，请关注原作者，且点赞加收藏，记得推荐好友。下载即可游玩，快来下载吧！

胚胎引擎 此存储库包含 Embryo 的可执行版本 - Gomoku / Renju / Caro AI、Windows 和 Linux 版本 用法 可以在piskvork.exe管理器或Yixin GUI下启动Embryo AI。 Piskvork.exe 从这个 github repo 下载压缩的胚胎 从选择引擎对话框设置下载文件的路径 桂宜新 从这个 github repo 下载压缩/bz2 胚胎 从 zip/bz2 解压可执行文件 创建一个安装了 Yixin GUI 的新文件夹，使用与普通 Yixin 不同的副本 Windows - 将解压的 pbrain-embryo...exe 重命名为步骤 3 中文件夹内的 engine.exe。 Linux - 将解压后的 pbrain-embryo 重命名为步骤 3 中的 engine 内文件夹。 联系、支持、请求 如果您需要更多信息，

SCUT HEAD人头检测数据集包含4405张标记了111251个人头的图像。数据集分两部分，第一部分2000张图像源自大学教室的监控视频，第二部分2405张图像爬取自网络，数据集图像中的人头均有边界框和注释。 数据标注经用xmin、ymin、xmax和ymax坐标标记了每个可视头部，并确保注释覆盖整个头部，包括部分，但没有额外的背景。A部分和B部分分为培训和测试部分。数据集遵循Pascal VOC标准

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建议先看说明：https://blog.csdn.net/qq_33789001/article/details/129622266 在抖音上玩的猫脸特效完全可以通过制作猫脸的贴图的效果来模仿它的效果。于是收集了很多贴图，加上我的超低的ps技术处理后，实现了这个算是换脸功能相对完善的工程。 这里基于mind-ar-js-master\examples\face-tracking\example1.html案例修改而来，主要是将部分托管在cdn服务器的脚本库进行了本地化关联（解决加载太慢的问题）和然后UI上新增了各个面部贴图的小图按钮，通过点击对应面部贴图按钮后切换对应的效果。 我这里采用直接修改网页地址的face参数进行切换面部贴图效果，然后在网页加载场景创建的时候先解析face参数，没有face参数则直接使用默认面部贴图，加载贴图，创建faceMesh，并设置材质贴图。这一步主要就是找素材，然后将素材和标准的人脸模型可视化uv贴图进行脸部的贴合，详情的说明建议看前言中的博客内容。手机上不能使用该功能成功的问题依然存在。