美国造船师与轮机工程师协会编写

今天我们利用DC-GAN来做训练一下自己的数据集，想要看看其逼真效果如何，准备用它来做做数据增强的工作。下面我们具体阐述一下步骤： 1.准备好自己的数据集 通过github下载DCGAN-tensorflow的代码，送上链接： [https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow] 然后在其根目录下建立data文件夹，进入data文件夹，建立自己的数据集。 将其命名为licence,(你的数据集自己取名),然后进入main界面代码，我们主要介绍需要使用的参数。 2.修改相关参数 注意：相关参数我已经根据我的需求进行了修改，当然你也可以不用修改直接在cm

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多相流瞬态模拟软件OLGA7.0版本的练习册，适合入门级学习。

一、项目概述 本次项目目标是实现对自动生成的带有各种噪声的车牌识别。在噪声干扰情况下，车牌字符分割较困难，此次车牌识别是将车牌7个字符同时训练，字符包括31个省份简称、10个阿拉伯数字、24个英文字母（’O’和’I’除外），共有65个类别，7个字符使用单独的loss函数进行训练。 （运行环境：tensorflow1.14.0-GPU版） 二、生成车牌数据集 import os import cv2 as cv import numpy as np from math import * from PIL import ImageFont from PIL import Image from P

自己编写的计算光流场的源码，基于梯度的方法，非常简单

出发地目的地人员流动数据分析 从SafeGraph公司分析手机数据，该公司从美国代表性的移动设备（包括手机和其他可穿戴GPS设备）的代表性样本（约占美国总人口的10％）中收集并分析GPS轨迹数据。 我们将重点放在德克萨斯州的哈里斯县作为研究区域。 具体而言，对于每个人口普查区块组（CBG），可以从GPS轨迹数据中得出每日起点-目的地流（从一个CBG到另一个CBG）的时间序列，其中每个人的住所位置由主要使用滚动六周窗口的夜间位置。 具体的研究问题可能涉及： （1）OD数据的可视化。 （2）基于原点-目的地流模式的社区检测。 （3）在COVID-19之前和之后OD模式的变化。 （4）OD流数据的时空格局。

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面向开发人员的GitHub 上课日期：2021年3月31日至4月1日 主持人：@ericalloyd 与我们交谈！！ 如果您在上课时有疑问或需要帮助，请创建一个问题并提及@ericalloyd 。 给我们反馈 请花一点时间完成课程调查： ： 用于添加文件的脚本 重击： for d in {1..6}; do touch file$d.md; git add file$d.md; git commit -m "adding file $d"; done for d in {1..6}; do touch file$d.md; git add file$d.md; git commit -m "adding file $d"; done PowerShell： for ($d=1; $d -le 6; $d++) { Out-File file$d.md; git add file$