NotEnoughAV1Encodes-Qt 适用于AV1编码器Linux GUI-AOMENC，RAV1E和SVT-AV1 对于Windows用户，请签出非Qt版本： 开发进度： 基于场景的分割（FFmpeg） 块分割 多线程 使用QThread的多线程 基本的aomenc编码 基本的rav1e编码 基本的SVT-AV1编码 高级Aomenc设置 进阶rav1e设定 SVT-AV1的高级设置 保存并加载自定义预设 基本音频编码 高级音频编码 （基本字幕支持） 批次编码

课程设计做高压断路器在线监测，每次取十个点计算平均值并重复十次，再输出，之后再把整个图像整体下移，排除掉不需要的数据，最后输出处理过的数据，dat文件为示例。

matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

生成对抗网络，已训练模型，用于迁移学习

InterFaceGAN-解释用于语义人脸编辑的GAN的潜在空间 图：使用InterFaceGAN获得的高质量面部属性编辑结果。 在此存储库中，我们提出了一种称为InterFaceGAN的语义面部编辑方法。 具体来说，InterFaceGAN能够通过解释第一个潜在空间并找到隐藏的语义子空间，将无条件训练的人脸合成模型转变为可控制的GAN。 [ ] [ ] [] [] [ ] 如何使用 拾取一个模型，拾取一个边界，拾取一个潜在代码，然后编辑！ # Before running the following code, please first download # the pre-trained ProgressiveGAN model on CelebA-HQ dataset, # and then place it under the folder ".models/pretra

matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！ matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！ matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！ matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！ matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！ matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随

使用ESRGAN增强压缩图像的主观质量 0.背景 PyTorch实施压缩图像的主观质量增强。 注意：网络结构，数据集和训练方法与原始论文不同。 随时联系： ryanxingql@gmail.com 。 1.预先要求 1.1。 环境 乌本图20.04 LTS CUDA 10.1 烟火1.6 软件包：TQDM，LMDB，PYYAML，OPENCV-PYTHON，SCIKIT-IMAGE，TENSORBOARDX，LPIPS 假设您已经安装了CUDA 10.1，则： git clone --depth=1 https://github.com/RyanXingQL/SubjectiveQE-ESRGAN cd SubjectiveQE-ESRGAN/ conda create -n esrgan python=3.7 -y conda activate esrgan pytho

高速公路交通车辆视频数据集，用于机器学习等

一个串口转TCP的程序，能很好的满足远程串口传输、调试需求，功能如下： 1.支持打开物理串口和虚拟串口（不创建虚拟串口，但能打开其他工具创建的虚拟串口）。 2.支持通过TCP客户端连接到远程TCP服务器。 3.支持TCP客户端自动重连，并可配置重连周期。 4.支持TCP服务端监听，支持接入一个TCP连接，不支持多个TCP连接同时接入。 5.支持日志跟踪功能。 6.支持日志自动清空功能，并能配置。 7.支持日志暂停显示功能。 8.支持通信计数功能。 9.支持通信计数手动清零功能。 10.支持配置自动保存功能，软件下次启动自动加载上次配置。 11.支持基于标签的转发。 12.预设波特率23种。 13.支持定制波特率。 14.日志支持时间戳。 15.支持IPV6。 16.支持开机自动启动。 17.支持启动后自动开始运行。 18.支持启动后最小化到右下角。 19.加入TCP服务端自动重连。 20.加入串口出错自动重新打开。 介绍详见： 串口和TCP互相转发工具 https://blog.csdn.net/kernelspirit/article/details/119239589

MEREX 安装marsyas 如果仅仅是运行二进制文件MER_EX，只需执行如下命令跳过本节内容。 sudo cp ./misc/libmarsyas.so /usr/lib/ 事先需要编译并安装，推荐版本0.4.5 可能需要的一些依赖 libmad0-dev qt4-dev-tools swig 配置marsyas $ cd marsyas-0.4.5 $ mkdir build $ cd build $ ccmake ../src ccmake 推荐配置 $ make #若出错则按提示安装相应依赖库 $ sudo make install 编译运行MER_EX MER_EX依赖训练文件mc_train.arff，需保持其目录结构: . |-- MER_EX `-- resources |-- mc_train.arff |-- minitunes.png `-