红河CMIP5偏差校正和缩小 用于越南红河流域的CMIP5预测的偏差校正和经验统计缩减的Python和R代码。 进行了CMIP5预测的偏差校正和缩减，以支持： 奎因（Quinn JD），里德（Reed PM），朱利安尼（Giuliani M），卡斯特雷蒂（Castelletti A），奥勒（Oyler JW），尼古拉斯（Nicholas）RE。 2018。探讨改变季风动力学和人为压力如何对防洪，水力发电和农业供水的多水库管理提出挑战。 水资源研究。 DOI： 偏差校正方法 我们使用（ al.2015）的改进的等距分位数匹配（EDCDFm）算法（ al.2010）的变体来对越南红河的CMIP5投影进行校正。 提供了EDCDFm的红河变化的详细信息 降级方法 我们使用（ al.2014）描述的构造类似物方法的一种变体来缩小越南红河的CMIP5投影。 我们的改进方法称为具有单一异常模拟

HandGestureClassify 基于tensorflow的手势识别和分类 博文地址： 原手部检测代码源自： 分类代码参考： 使用说明： 1.手势识别 运行 run_demo_hand_with_tracker.py 进行实时手势识别 修改 config.py 中的 DEMO_TYPE 可更改输出的图像类型 将 run_demo_hand_with_tracker.py 中的 cv2.imwrite('./storePic/11'+str(i)+'.jpg', local_img.astype(np.uint8),[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90]) 语句解除注释可以保存图片到项目目录下，可以自行修改存储目录 2.手势图像分类 classmain.py 代码用于训练分类 用于训练的手势数据集存于 classify -- handGestureP

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slow_bedGraph_to_wig 我在使用 ucsc 工具将 Bedgraph（或 bigwig）转换为 wiggle 时遇到了问题，所以我制作了这段代码。

iso-3166 代码采用可访问的，机器可读的格式。 安装 该软件包仅适用于ESM：需要使用Node 12+才能使用它，并且必须将其import而不是require d。 ： npm install iso-3166 内容 iso31663 ISO31661Entry ISO31662Entry ISO31663Entry 有关的 执照 用 该软件包导出以下标识符： iso31661 ， iso31661Alpha2ToAlpha3 ， iso31661Alpha2ToNumeric ， iso31661Alpha3ToAlpha2 ， iso31661NumericToAlpha2 ， iso31661Reserved ， iso31662 ， iso31663 。 没有默认导出。 概述 ISO 3166是代表具有代码的国家和地区的标准。 它包括三个部分： ISO

自我注意和卷积 该代码随附于 ， 和的论文发表于ICLR 2020）。 抽象的 将注意力机制整合到视觉中的最新趋势已导致研究人员重新考虑卷积层作为主要构建块的优势。 除了帮助CNN处理远程依赖关系之外，Ramachandran等人（英文）。 （2019）表明，注意力可以完全取代卷积，并在视觉任务上达到最先进的性能。 这就提出了一个问题：学到的注意力层的运作方式与卷积层的运作方式类似吗？ 这项工作提供了证据表明注意力层可以进行卷积，实际上，他们经常在实践中学会这样做。 具体来说，我们证明具有足够数量的头的多头自我注意层至少与任何卷积层一样强大。 然后，我们的数值实验表明该现象也在实践中发生，从而证实了我们的分析。 我们的代码是公开可用的。 与注意力互动 查看我们的。 复制 要在具有GPU的Ubuntu计算机上运行我们的代码，请在全新的Anaconda环境中安装Python软件包： cond

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针对位置优化的对抗补丁进行对抗训练 | | | | 论文代码： Sukrut Rao，David Stutz，Bernt Schiele。 （2020）针对位置优化的对抗补丁的对抗训练。 在：Bartoli A.，Fusiello A.（编辑）《计算机视觉– ECCV 2020研讨会》中。 ECCV2020。《计算机科学讲义》，第12539卷。ChamSpringer。 设置 要求 Python 3.7或更高版本 火炬 科学的 h5py scikit图像 scikit学习 可选要求 使用脚本将数据转换为HDF5格式 火炬视觉 枕头 大熊猫 使用Tensorboard日志记录 张量板 除了Python和PyTorch，所有要求都可以使用pip直接安装： $ pip install -r requirements.txt 设定路径 在 ，设置以下变量： BASE_DATA ：数据