ANSI_VITA 46.0-2007_American National Standard for VPX Baseline Standard

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MIMII数据集基线（Ver.1.0.3） 此示例代码是MIMII数据集异常检测的基线。 MIMII数据集是用于对工业机器进行调查和检查的故障的可靠数据集。 它包含从四种类型的工业机器产生的声音，即阀门，泵，风扇和滑轨。 每种类型的机器都包含多个单独的产品模型，每种模型的数据都包含正常声音和异常声音。 为了模拟现实情况，记录了各种异常声音。 另外，在多个真实工厂中记录的背景噪音与机器声音混合在一起。 MIMII数据集可以在以下位置下载： ://zenodo.org/record/3384388 如果您使用MIMII数据集，请引用以下任何一篇论文： [1] Harsh Purohit，Ryo Tanabe，Kenji Ichige，Takashi Endo，Yuki Nikaido，Kaori Suefusa和Yohei Kawaguchi，“ MIMII数据集：用于工业机械故障

cis_baseline_csv 将带有所有控件和标题的CIS安全基线转换为CSV文件。 要求 为其CLI工具pdf2txt.py安装pdfminer 用法 first extract readable text from the first 50 pages $ pdf2txt.py .\CIS_Red_Hat8.pdf -m 50 -t text -o CIS_Red_Hat8.pdf_extract.txt CIS_Red_Hat8.pdf then use $ python3 cis_to_csv.py .\CIS_Red_Hat8.pdf_extract.txt 大量的例子 ＃＃＃＃＃＃电源外壳 Get-ChildItem ' ..\CIS benchmarks\ ' - Filter * .pdf_extract.txt | ForEach-Object { pyth

暂无描述描述可参见https://tianchi.aliyun.com/competition/introduction.htm?raceId=231573

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el-2019-基准 2019年百度的实体链指比赛（ccks2019， ://biendata.com/competition/ccks_2019_el/），一个基准 注：正式版已经更新至 模型 用BiLSTM做实体标注，然后匹配实体id。 1，标注结构是“半指针-半标注”结构，以前也曾介绍过（ ， 。）标注因此，如果您基于此模型做出后的修改，最终获奖了或者发表论文什么的，烦请注明一下（其实也不是太奢望） @misc{ jianlin2019bdel, title={Hybrid Structure of Pointer and Tagging for Entity Recognition and Linking: A Baseline}, author={Jianlin Su}, year={2019}, publisher={GitHub}, howp

在 Keras 中使用Baseline U-Net 模型和图像增强通过语义分割进行烟雾检测 这个 repo 是的部分实现 此用例的主要目的是检测任何背景中的烟雾。 烟雾的来源、颜色、环境等也可能有变化。我们应该能够从语义上分割烟雾以分析它的各种特征，如颜色、强度、烟雾喷射持续时间（来自视频源）等。 master分支具有U-Net的实现，但是在不同分支中提供了使用另一种实现。 优网 U-Net 是一种卷积神经网络，是德国弗莱堡大学计算机科学系为生物医学图像分割而开发的。 该网络基于全卷积网络，其架构经过修改和扩展，可以使用更少的训练图像并产生更精确的分割。 建筑学 图片来源：德国弗赖堡大学计算机科学系 在 Kaggle Airbus 船舶检测挑战中， 使用这个模型从过滤器尺寸 8 开始，从 768x768 图像检测船舶。 但是，我已将它用于从 Google 搜索获得的“烟雾图像”并将其调

gym中集成的atari游戏可用于DQN训练，但是操作还不够方便，于是baseline中专门对gym的环境重写，以更好地适应dqn的训练      从源码中可以看出，只需要重写两个函数 reset（）和step() ，由于render（）没有被重写，所以画面就没有被显示出来了 1.NoopResetEnv（）函数，功能：前30帧画面什么都不做，跳过。这有利于增加初始画面的随机性，不容易陷入过拟合 class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): Sample initial