用神经网络确定权重的matlab代码Lightricks神经风格工作室 示例:样式转移 卡特里奥娜·格雷和《女人我》,威廉·德·库宁 珍妮尔·莫奈(Janelle Monae)和《星夜》(Vincent van Gogh) 吴彦祖与《雨中女孩的油画》 金桥的风格转移 罗德里戈·杜特尔(Rodrigo Duterte)+繁星之夜风格的权重增加 示例:在保留原始颜色的同时进行样式转移 珍妮尔·莫奈(Janelle Monae)和《星夜》(Vincent van Gogh)+保留原始色彩 要求 IMPORTANT NOTE :在Google-Colab ,可以通过运行笔记本计算机的最上方单元来安装所有数据文件和依赖项! 查看Usage ! 资料档案 -将其放在models/目录中 torchvision.models包含VGG19模型骨架 依存关系 用法 您将在其中运行笔记本! Colab是一种云服务,其界面类似于Jupyter Notebook。 它使您可以免费获得加速器,例如GPU! 取消注释并运行第一个单元,以下载演示图片和VGG19权重。 它还将安装依赖项(即PyTorch和torc
2022-06-20 15:24:45 18.81MB 系统开源
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遥感定量反演算法研讨会会议日程.doc
2022-05-27 19:08:31 134KB 文档资料
TinkerCAD-FireAlarm-Workshop 查找我们TinkerCAD研讨会的代码-火警。 我们将使用温度传感器和气体传感器以及LED和蜂鸣器。 观看我们的YouTube演示: :
2022-05-14 22:25:42 664KB C++
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JMAG V19.0新功能操作技巧研讨会(二).pdf
2022-05-11 10:24:22 7.21MB jmag
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眼网 机器学习算法框架(SVM + DNN)已在CompBio 2018的ICML-IJCAI研讨会上接受 EyeNet包含用于医学信息学和机器学习研究的机器学习模型和疾病标签 参考 如果您觉得这对您的工作有用,请考虑引用以下参考资料: @article{yang2018novel, title={A Novel Hybrid Machine Learning Model for Auto-Classification of Retinal Diseases}, author={Yang, C-H Huck and Huang, Jia-Hong and Liu, Fangyu and Chiu, Fang-Yi and Gao, Mengya and Lyu, Weifeng and Tegner, Jesper and others}, journal={arXiv
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可用于UnityVR开发,3D游戏开发,高清天空盒子Skybox素材,游戏环境背景素材,无水印。 让你身临其境的天空盒子,各类题材丰富,都是辛苦搜罗所得的高清exr格式,可以直接用于Unity开发,特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出,夜晚,欧式宫殿,中式园林,应有尽有,可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意,由于是高清,所以体积较大(大的可以达到500M),请下载前预留合适的空间。 使用方法: 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式, 2-创建空Material,并转换成Cube/skybox形式, 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial, 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox
2022-05-02 14:09:53 304.92MB vr unity skybox 天空盒子
中国联通企业信息化规划IT架构规划研讨会(埃森哲)
2022-04-29 17:28:24 1.13MB 中国联通 企业信息化 IT架构 埃森哲
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此提交包含在使用 MATLAB 进行全局优化网络研讨会中使用的演示文件: http : //www.mathworks.com/videos/global-optimization-with-matlab-products-81716.html 多开始演示 *峰值最小化* 非线性曲线拟合 全球搜索演示 *峰值最小化* 容积效率最大化 模拟退火演示 *峰值最小化* 八皇后问题* 银河旅行推销员 模式搜索演示 *峰值最小化* 华盛顿山演示 遗传算法演示 * 峰值最小化* Rastrgins 函数最小化* 局部群示例* 多目标遗传算法 Rastrgins 函数上的求解器比较 * Rastrings 上多个求解器的比较
2022-04-21 20:57:59 1.15MB matlab
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ARIS研讨会
2022-04-17 16:05:02 1.62MB ARIS研讨会
计算社会科学研讨会资料 为2015年9月10日至11日举行的斯坦福计算社会科学python和网络抓取研讨会准备的材料。有关更多信息,请参见 。 内容 以下是课程材料的概述。 查看每个文件夹以了解更多详细信息。 Python简介 网页抓取
2022-04-16 15:20:01 6.06MB HTML
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