提示：请下载解压后改名英文短目录后在操作。避免有些电脑系统不兼容中文路径 功能简单说明、工具中文操作。 支持目前机型的解包打包 支持img格式解包打包。包括system.img等等 支持super格式的解包打包. 支持任意BR后缀解包打包.制作卡刷包 支持任意DAT后缀解包打包、制作卡刷包 支持内核boot的解包打包. 分解payload格式文件。 支持直接卡刷包分解解包打包。修改制作 工具兼容性较强。支持安卓版本较多。资源在网盘。下载有地址.方便后续持续更新。 工具适用与动手能力较强的友友。

使用GNU工具链进行STM32f103开发 版权所有（C）2018 Frank Curie（邱日） 我们将NES（）仿真器移植到了Alientek Worship（v3）stm32f103zet6开发板上。这是Super Mario Bros的演示。 在线视频： 用法 git clone 然后CD进入“ stm32f103_NES_Mario / Mario”目录 通过J-link线将Alientek Worship STM32f103开发板连接至计算机，并打开电源。 “ make”然后“ make jlink”，一切都会好的。 :) 现在，您可以使用Joypad控制Mario。 注意事项 只有一个玩家。 真的很慢。 我只测试了《超级马里奥兄弟》，但支持其他大多数NES游戏。 您只需在stm32f103_NES_Mario / Mario / qiuri_lib / NE

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matlab代码影响基于自动编码器的单图像超分辨率 介绍 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的不适定问题，并且在视频编码的背景下显示出其潜力。 自从SRCNN [1]模型首次提出以来，训练基于深度学习的模型来执行超分辨率已成为该领域的当前研究重点。 基于深度学习的超分辨率的当前流程如图1所示。首先使用双三次/ SHVC方法将原始图像降采样为低分辨率图像，然后通过插值方法将低分辨率图像放大。 插值图像用于深度学习模型的训练和测试。 图1：当前基于深度学习的SISR模型的一般结构。 在该项目中，发现不同的下采样方法对基于深度学习的SISR模型的训练和性能有深远的影响。 使用几乎没有别名的下采样和内插方法进行训练对网络恢复高一半频率的信息没有帮助。 基于这些结论，设计了一种可以同时学习下采样和上采样操作的自动编码器模型，希望该自动编码器模型可以学习适当的下采样方法，以便在上半频率范围内获得更多信息。可以恢复的。 测试结果表明，与VDSR [2]模型相比，该自动编码器模型可以实现更高的PSNR值。 自动编码器模型的结构如图2所示。图2：基于自动编码器的SISR模型的结构。 表1给出了测试

超分辨率 精选的超分辨率资源列表和单个图像超分辨率算法的基准。 请参阅我实现的超分辨率算法： 去做 建立像这样的 最先进的算法 经典稀疏编码方法 ScSR 作为原始图像补丁的稀疏表示的图像超分辨率（CVPR2008），杨建超等。 通过稀疏表示的图像超分辨率（TIP2010），杨建超等。 针对图像超分辨率的耦合字典训练（TIP2011），杨建超等。 锚定邻域回归法 ANR Radu Timofte等人的《基于实例的快速超分辨率的锚定邻域回归》（ICCV2013）。 A + A +：调整后的锚定邻域回归以实现快速超分辨率（ACCV2014），Radu Timofte等人。 IA Radu Timofte等人，《改进基于示例的单图像超分辨率的七种方法》（CVPR2016）。 自我榜样 SelfExSR 变换后的自样本的单图像超分辨率（CVPR2015），黄佳斌等。 贝

java版地图源码超级csv 亲爱的 super-csv 社区，我们正在寻找帮助维护 super-csv 的人。 看 Super CSV 是一个快速、程序员友好的开源库，用于使用 Java 读写 CSV 文件。 它被许多大型项目使用，并且每月从 Maven 存储库下载 19000 多次。 文件： 下载说明： GitHub ： 免费软件：Apache 许可证，版本 2.0 要求：Java 1.5 它是高度可配置的，并且支持使用 POJO、Maps 和 Lists 进行读写。 它还使用强大的 Dozer 扩展支持深度映射和基于索引的 POJO 映射。 其灵活的“Cell Processor”API 可自动执行数据类型转换（解析和格式化日期、整数、布尔值等）并强制执行约束（必填列、匹配正则表达式等）——如果需要，您可以轻松编写自己的 API。 Super CSV 正在积极维护，如果您遇到困难，开发人员已准备好并愿意提供帮助:) 请查看文档以获取示例和入门帮助。 也可以看看我关于编程和代码质量的个人博客

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