贝塞尔曲线自动平滑 该项目的主要主题是SmoothBezier结构。 SmoothBezier结构自动生成贝塞尔曲线控制点以实现完美的平滑处理（紫色点）初始化程序的点是在范围内（高度和宽度）从0到1的相对值，以便于更改大小。如果要更改形状大小，则无需更新所有坐标，只需设置边界！ 用法： SmoothBezier init ( points: [[CGFloat]], // Array of points in simple format [ [x, y], [x, y], [x, y], [x, y] ... ] boundsWidth: CGFloat, // Full width of shape boundsHeight: CGFloat, // Full height of shape margin

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作者：Microsoft Research AI首席科学家 - 邓力 俞栋 This book provides a comprehensive overview of the recent advancement in the field of automatic speech recognition with a focus on deep learning models including deep neural networks and many of their variants. This is the first automatic speech recognition book dedicated to the deep learning approach. In addition to the rigorous mathematical treatment of the subject, the book also presents insights and theoretical foundation of a series of highly successful deep learning models.

在这个项目中，我使用光传感器对三角形窗口进行了自动打开或关闭百叶窗机制。

1.简便好用,一个脚本解决 2.自动生成LOD模型 3.里面自带两个demo供学习使用 4.超级容易上手

Fast and Small Automatic Formatter for Verilog Source Code,iStyle 1.03.16

使用深度神经网络自动进行ECG诊断 用于训练和测试用于ECG自动分类的深度神经网络的脚本和模块。 论文“使用深度神经网络自动诊断12导联心电图”的同伴代码。 。 引文： Ribeiro, A.H., Ribeiro, M.H., Paixão, G.M.M. et al. Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network. Nat Commun 11, 1760 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-15432-4 Bibtex： @article{ribeiro_automatic_2020, title = {Automatic Diagnosis of the 12-Lead {{ECG}} Using a Deep Neural Netwo

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毕业设计：基于树莓派的智能音箱系统，基于sphinx语音识别系统，

TaylorSeries.jl：一个julia包，用于在一个和几个自变量中进行泰勒多项式展开