02-“双千兆”网络协同发展行动计划（2021-2023年）.pdf

C语言实现双人网络聊天，界面没有美化，编译报错加编译指令-lwsock32，亲测可用！

，，，，包军，方志伟和路汉青 介绍 我们提出了一种双重注意网络（DANet），可以根据自我注意机制将局部特征与其全局依赖项进行自适应集成。 而且，我们在三个具有挑战性的场景分割数据集（即Cityscapes，PASCAL Context和COCO Stuff-10k数据集）上实现了最新的分割性能。 城市景观测试设置结果 我们仅使用精细的注释数据来训练DANet-101，并将测试结果提交给官方评估服务器。 更新 2020/9 ：更新代码，该代码支持Pytorch 1.4.0或更高版本！ 2020/8：新的TNNLS版本DRANet在Cityscapes测试集上达到 （在2019年8月提交结果），这是仅使用精细注释数据集和Resnet-101的最新技术性能。 该代码将在发布。 2020/7：在MMSegmentation上支持 ，其中，在Netscapeval set上，DANet的单比

使用C语言写的一个双人聊天程序，注释详细。是在Dev-C++5.11下编译的，双方聊天时，均要连接服务器。服务器在双方连接成功后，会对双方的消息进行互相转发。服务端负责转发消息，客户端会有一个独立的线程接受来自服务端的对方的消息并显示在控制台上。

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matlab消去振铃代码DADIP_code 介绍 在图像去模糊的问题中，在严重模糊的图像中恢复细节一直很困难。 在本文中，我们着重于有效消除去毛刺后出现的振铃伪影和皱纹，并提出了一种基于双注意力深图像先验（DADIP）网络和二维（2D）模糊核估计的卷积神经网络的新型盲去污方法网络（CNN）。 在DADIP网络中，双重关注机制首先与挤压和激励网络（SENet）结合使用，大大提高了图像细节的恢复效果。 更重要的是，开发了通过CNN的2D模糊核估计方法来抑制图像的振铃伪影，该伪影大大优于以前的基于完全连接的网络的方法。 实验表明，与大多数现有方法相比，我们的去模糊方法具有更高的性能。 要求 Python 3.6，PyTorch> = 0.4 要求：opencv-python，tqdm GPU：彩色图像至少12GB 至少3GB的灰度图像 的MATLAB 数据集 网址： 密码：mqw39a 演示版

大一时做的五子棋(人机+双人+网络对战+聊天+JMF音乐播放) 可能代码有点乱，但是注释还挺多的，今天偶然发现，课供初学者学习， 人机对战使用自己编写的算法 棋盘完全是图形界面 可以双人游戏 可以显示下棋顺序 可以保存棋盘 可以网络对战（socket） 可以实现聊天 可以电脑协助下棋 可以播放MP3（要安装JMF，具体安装方法可以搜索） 等等 名字叫做“有盘五子棋” 还有些功能没有完善，可以自己随意修改（别用于商业就可） 压缩包里面有个导出的JAR 可以直接使用 欢迎交流 tmartin@126.com

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