Web蓝牙终端 —试用一下，看看它如何在，请阅读 （英语）或 （俄语）的教程。 Web蓝牙终端是可以与支持低功耗蓝牙（也称为Bluetooth Smart）的远程设备连接并双向交换数据的网站。 它可以作为应用程序安装在主屏幕上，并且可以脱机工作。 杀手级功能：应用程序通过BLE建立规范中未提供的串行通信，但是如果您想使用负担得起的蓝牙模块制造自己的BLE IoT设备，则需要此功能。 该应用利用BLE服务（ 0xFFE0 ）和特性（ 0xFFE1 ）在低成本BLE模块中可用，例如基于CC2541芯片的HM-10，JDY-08，AT-09，CC41-A等。 此外，它通过将传入消息保存在缓冲区中并等待行末字符来绕过GATT特性特定的20个字节限制。 检查以及 部分以快速入门，并了解如何制作自己的项目。 另外，我将作为展示项目。 产品特点 通过浏览器可访问-只需访问，您将获得功能齐全的应用程序，无需安装任何程序。 跨平台-只要可以通过浏览器访问该应用程序，您就可以在桌面或智能手机使用它。 可安装-如果您不想记住该网址，可以将其添加到主屏幕。 由于它是一个渐进式Web应用程序，

保留身份的条件生成对抗网络的面Kong老化 该存储库是的人的官方开放源代码，由宗宗望， ，罗维新和高 。 它是在tensorflow中实现的。 请按照说明运行代码。 ！[scalars_framework] 1.安装 安装python的第3个程序包依赖项（在requirements.txt中列出） tensorflow-gpu==1.4.1 scipy==1.0.0 opencv-python==3.3.0.10 numpy==1.11.0 Pillow==5.1.0 pip install -r requirements.txt 其他图书馆 CUDA 8.0 Cudnn 6.0 2.下载数据集 我们使用跨年龄名人数据集进行培训和评估。 有关此数据集的更多详细信息，请参考（ ）。 经过面部检测，对齐和中心裁剪后，我们将图像分为5个年龄段：11-20、21-30、31

卢米埃 Lumiere是2D地牢爬行者游戏，玩家在随机生成的地牢中产卵，必须与怪物战斗并收集物品才能生存。 随着玩家逐步进入游戏并清除地牢，游戏将变得越来越困难。 该项目的目标是创建一种直观的模块化，可扩展和可扩展的游戏，以便设计人员和开发人员可以轻松地向其添加更多功能。 Wiki： ： 贡献者 Sheel Parekh（sdparek2） 斯科特·沃尔夫斯基（Wolfski2） 威尔·宋（wsong9） 帕特里克·米勒（Pmillar2） 怀亚特·里希特（wrichte2） Craig Swearingen（cswea3） 卢卡斯·布罗克扎克（lboro2） 罗汉·卡西维斯瓦那（Rohan Kasiviswanathan） 安装Lumiere 要安装Lumiere，请按照以下步骤操作。 将存储库克隆到文件系统中 打开Unity游戏引擎，然后单击“打开项目” 导

双重分形的matlab代码渐进式多重分形重建 二维的逐步多重分形重建。 基本算法（IAAWT）在以下方面开发： Keylock，CJ2017。多重分形替代数据生成算法 在最初的应用程序中保留点状的Hölder正则结构 湍流，Physical Review E 95，032123，。 GMR引入于： Keylock，CJ2018。时间序列的逐步多重分形重建： 该方法的制定及其在股票之间的耦合中的应用 市场指数及其Hölder指数，Physica D 368，1-9， 二维中的一个例子出现在 Keylock，CJ2019。假设检验中的非线性现象 使用合成，替代数据的地球科学，地球与空间科学6，doi：10.1029 / 2018EA000435 并首先在地貌应用中正确使用： C.Keylock，A.Singh，P.Passalacqua和E.2021年Foufoula-Georgiou。 用持有者指数“剖析”景观以协调过程和形式 此处采用的代码采用了 Matlab小波工具箱。 我们的原始代码使用了原始工具箱 由尼克·金斯伯里（Nick Kingsbury）发明，他发明了DTCWT转换： 金

PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式） “知识就是力量，分享是生活进步的前提。对某人来说，这似乎是一种负担，但这是实现永生的唯一途径。” --- 快速通知 嘿，在收到有关如何使用此库解决多个（许多）目标优化问题的许多问题之后？ 不好意思告诉您，该库仅用于解决单（单）目标优化问题。 由于处理多个目标函数与单个目标函数完全不同（更难）。 （查找Pareto前沿（参考前沿-真正的Pareto前沿）是NP难题。 因此，我目前正在制作一个新的库“ momapy”-（PYthon中最新的多目标/多目标元启发式算法的集合），用于解决多目标/多目标优化。 “ MOMAPY”将在这里托管： 介绍 MEALPY是适用于大多数最先进的种群元启发式算法的python模块，并已获得MIT许可。 该框架的目标是： 与所有人免费共享元启发式领域的知识 帮助所有领域的其他研究人员尽快访问优化

Unity 2018 渐进式光照系统可能引起的闪退 很多电脑在升级显卡驱动后，unity高版本，GPU预渲染功能失效，一直丢失渲染信息，无法读条的问题，经过阅读国外帖子，终于解决，鉴于国内网站并无此类信息，特发此文

不断学习的增量学习者 存储我在博士学位论文（2019-）期间完成的所有公共作品的存储库。 您可以在其中找到已知的实现（iCaRL等），也可以找到我的所有论文。 您可以在我的找到后者的列表。 结构体 每个模型都必须继承inclearn.models.base.IncrementalLearner 。 PODNet：用于小任务增量学习的合并输出提炼 ] 如果您在研究中使用本文/代码，请考虑引用我们： @inproceedings{douillard2020podnet, title={PODNet: Pooled Outputs Distillation for Small-Tasks Incremental Learning}, author={Douillard, Arthur and Cord, Matthieu and Ollion, Charles and R

Vue渐进式前端解决方案，从根源分析渐进式的优点，分析讲述Vue的组件系统、渲染、路由等。

平板 在PyTorch中实施的渐进式LiDAR自适应道路检测 该存储库再现了PyTorch中PLARD 的结果。 该代码主要基于 。 抽象的 尽管基于视觉图像的道路检测技术发展Swift，但由于光照变化和图像模糊等问题，如何在视觉图像中可靠地识别道路区域仍然具有挑战性。 为此，可以将LiDAR传感器数据并入以改进基于视觉图像的道路检测，因为LiDAR数据不易受到视觉噪声的影响。 但是，将LiDAR信息引入基于视觉图像的道路检测中的主要困难是LiDAR数据及其提取的特征与视觉数据和视觉特征不会共享相同的空间。 这样的空间间隙可能会限制LiDAR信息在道路检测中的优势。 为了克服这个问题，我们引入了一种新颖的渐进式LiDAR自适应道路检测（PLARD）方法，以将LiDAR信息适应基于可视图像的道路检测并提高检测性能。 在PLARD中，渐进式LiDAR适应包括两个后续模块：1）数据空间适应，通过

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