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ConnectDemo:使用OC和Swift两种语言,通过NSURLSession进行
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ConnectDemo 使用OC和Swift两种语言,通过NSURLSession进行
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2024-03-26 16:23:12
54KB
Objective-C
1
AI-Challenger-Keypoints-pytorch:AI Challenger关键点检测(
https
介绍 再现代码 结果 内容 src:源代码,包括模型,数据读取器和实用程序 工具:用于运行测试或可视化的主要功能 脚本:用于运行测试或可视化的脚本 其他目录是不言自明的 要求 Python2.7 OpenCV pytorch v0.3.0 联合会 麻木 指示 预训练模型可。 将模型包括在./checkpoints目录中,或在./scripts/test.sh修改变量CHECKPOINT 。 跑步 ./scripts/init_dir.sh 制作必要的目录。 跑步 ./scripts/test.sh 在media目录中的图像上测试模型。 或者,您可以更改./scripts/test.sh的变量IMAGES_DIR以在您自己的图像上进行测试。 以相同的方式运行 ./scripts/visualize.sh 可视化结果。 渲染的图像将保存在./results/imgs 输出格式 采用J
2024-03-20 12:49:48
998KB
Python
1
C#实现
https
访问web服务器类
C#语言,封装的
https
访问web服务器的功能实现类。设置TSL 版本1.2
2024-03-05 14:24:42
4KB
https
web服务器
post请求
1
JNSoundboard:一个开源的热键音板程序,上游已移至
https
JN音板 使用NAudio库用C#编写的程序,该程序使用热键将声音播放到选定的声音设备中。 它与相似,不同之处在于JN Soundboard的跨平台不如EXP,但JN中的功能比EXP多。 二进制文件位于“页面上。 特征: 可以播放MP3,WAV,WMA,M4A和AC3音频文件 通过任何声音设备(扬声器,虚拟音频线等)播放声音 麦克风环回(通过播放设备循环麦克风声音) 添加,编辑,删除和清除热键 可以播放多个随机声音(添加热键时只需选择多个文件) 限制热键,以便仅当某个窗口位于前景中时才播放热键 将热键保存(并加载)到XML文件 停止当前播放声音的热键 加载包含热键的XML文件的热键 播放声音时自动按一键通键 文字转语音 要求: .NET Framework 4.6 非音频 如何通过麦克风播放声音效果:您不能真正在麦克风“上方”播放声音效果,但是可以通过虚拟音频电缆将它们同时布
2024-02-02 23:10:05
141KB
1
echats地图资源 来源于
https
://www.isqqw.com/
echats地图资源 来源于
https
://www.isqqw.com/
2024-01-30 18:54:38
173KB
echarts地图资源
1
IDEA将代码逻辑导出思维导图的插件使用说明见:
https
://blog.csdn.net/qq_27840695/artic
IDEA将代码逻辑导出思维导图的插件 在开发过程中开发人员在编程代码时或者在编程后,需要手动的去创建一个代码逻辑的思维导图进行说明代码的逻辑,在代码逻辑更改的时候,也需要同步去更新代码的逻辑思维导图,多做了一步维护思维导图的工作。这个插件就是能够通过IDEA插件,定义注解与指定格式的注释信息来获取到注解与注释中的内容,生成思维导图
2024-01-26 12:08:17
6.14MB
IDEA
思维导图
IDEA插件
java
1
libcurl编译好的库和头文件
libcurl编译好的库和头文件,已经支持了
https
、gzip,编译工具是vs2019。使用的时候请将lib目录的所有lib文件进入进去。
2024-01-24 12:49:54
6.51MB
源码软件
https
网络协议
http
1
SpringBoot 启用
Https
SpringBoot 启用
Https
,本人亲自实践亲自整理的文档。
2024-01-23 14:15:41
472KB
Springboot
https
1
generative-inpainting-pytorch:PyTorch重新实现具有上下文注意的纸张生成图像修复(
https
生成绘画火炬 根据作者的,对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试,以下是需要安装的主要组件: Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下,它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型:[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen
2024-01-22 20:20:10
1.08MB
deep-neural-networks
pytorch
generative-adversarial-network
attention-model
1
HTTP
HTTPS
POST GET(包含curl版本和winhttp两种实现)
1:libcurl实现的CHttpClient类,该类实现了Htpp和
Https
的get post方法。 2:winhttp实现的WinHttpClient类,同样也实现了Htpp和
Https
的get post方法。
2024-01-18 15:14:54
6.24MB
HTTP
HTTPS
POST
winhttp
1
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