深流引导的视频修复 | | | 安装与要求 该代码已在pytorch = 0.4.0和python3.6上进行了测试。 请参阅requirements.txt以获取详细信息。 或者，您可以使用提供的运行它。 安装python软件包 pip install -r requirements.txt 安装flownet2模块 bash install_scripts.sh 配件 此仓库中包含三个组件： 视频修复工具：DFVI 提取流程：FlowNet2（由修改） 图像修复（从重新实现） 用法 要使用我们的视频修复工具删除对象，建议将帧放置在xxx/video_name/frames ，并将每个帧的遮罩放置在xxx/video_name/masks 。 并且请从下载演示和模型权重的资源。 包含帧和蒙版的示例演示已放入演示中，运行以下命令将获得结果： python tools/v

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深冲板织构演变的实验研究，刘雅政，孙景宏，厚向各向异性和平面各向同性是深冲板深冲性能的保证。钢板深冲性能由其晶体学织构控制。{111}<112> 和 {111}<110>是其理想织构组分，由�

作者 项目 文献资料 建置状态 代码质量 覆盖范围 NumPyNet Linux / MacOS ： Windows ： 编码： 编码节拍： 纯NumPy中的神经网络-NumPyNet 在神经网络模型的纯Numpy中实现。 NumPyNet支持语法非常接近Keras之一，但它使用只写了Numpy功能：这种方式很轻，快速安装和使用/修改。 理论 先决条件 安装 效率 用法 贡献 参考 作者 执照 致谢 引文 概述 NumPyNet是作为研究神经网络模型的教育框架而诞生的。 编写该指南的目的是平衡代码的可读性和计算性能，并提供大量文档，以更好地理解每个脚本的功能。 该库是用纯Python编写的，唯一使用的外部库是Numpy （科学研究的基本软件包）。 尽管所有常见的库都通过广泛的文档进行了关联，但对于新用户而言，通常很难在其中引用的许多超链接和论文中四处移动。 NumPyNet试

NumpyDL：Numpy深度学习库 内容描述 NumpyDL是： 基于纯Numpy / Python 对于DL教育 特征 其主要特点是： 纯洁的脾气暴躁 原生于Python 基本支持自动区分 提供了常用的模型：MLP，RNN，LSTM和CNN 几个AI任务的示例 对于玩具聊天机器人应用 文献资料 可用的在线文档： 最新文件 开发文档 稳定文档 可用的离线PDF： 最新PDF 安装 使用pip安装NumpyDL： $ > pip install npdl 从源代码安装： $ > python setup.py install 例子 NumpyDL提供了一些AI任务示例： 句子分类 示例/lstm_sentence_classification.py中的LSTM 例子中的CNN / cnn_sentence_classification.py mnist手写识

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

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