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

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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 `-

用vc++和OpenGL实现三维地形实时动态显示【源码】

用具有高横向动量的光子和在36.7fb-1的质子碰撞中收集的射流对事件进行新的搜索，质子碰撞的质心能量为s = 13 TeV，用ATLAS探测器记录到 大型强子对撞机。 检查前导光子和射流的不变质量分布，以寻找新粒子的共振产生或标准模型以外的新高质态的存在。 没有观察到与仅背景假设的显着偏差，并且提取了一般高斯形共振的截面极限。 在分析中还检查了夸克复合模型中假设的激发夸克和量子黑洞模型中预测的具有额外维数的高质量态。 在95％的置信水平下，观察到的数据排除了激发夸克的质量范围低于5.3 TeV，Arkani-Hamed“ Dimopoulos” Dvali（Randall” Sundrum中的量子黑洞的质量范围低于7.1 TeV（4.4 TeV）。 ）具有六（一）个额外尺寸的模型。

用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统，脚本可以直接运行（包括源码文件、数据文件） 用到技术：Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括：照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片，或者打开摄像头即可识别。

该jar包是属于大数据hadoop使用的些jar包，可以在编写代码的时候导入工程中 该jar包是属于大数据hadoop使用的些jar包，可以在编写代码的时候导入工程中