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计算机视觉-算法与应用英文版_Computer
Vis
ion: Algorithms and Applications_Richard Szeliski
计算机视觉-算法与应用英文版:Computer
Vis
ion: Algorithms and Applications_Richard Szeliski
2022-04-10 12:43:35
22.15MB
Computer
Vis
1
易语言调试检测模块源码
易语言调试检测模块源码,调试检测模块,
Vis
oEngine_AntiDebug,
Vis
oEngine_反易程序检测,脱离调试器,挂钩,核心_取随机数,ComeOn,特殊_是否被调试,特殊_防进程调试,特殊_置调试异常,特殊_置调试陷阱,核心_终止进程,IsDebuggerPresent,GetProcessHeap,HeapAlloc,H
2022-02-28 12:59:15
25KB
易语言调试检测模块源码
调试检测模块
VisoEngine_AntiDebug
Vis
1
vue 集成
vis
-network 实现网络拓扑图的方法
主要介绍了vue 集成
vis
-network 实现网络拓扑图的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细 ,需要的朋友可以参考下
2022-01-19 13:56:26
47KB
vue
集成
vis-network
vue
1
Computer
Vis
ion (5th) - Principles, Algorithms, Applications, Learning
Computer
Vis
ion Principles, Algorithms, Applications, Learning。 Fifth Edition, 作者 E.R. Davies Royal Holloway, University of London, United Kingdom
2022-01-17 13:38:50
35.44MB
computer
vis
machine
visi
1
Life_expectancy_data_
vis
:小组项目,旨在可视化感兴趣的数据集-源码
视觉分析实验室项目2020/21 约翰内斯·开普勒大学林茨分校视觉分析实验室项目的提交。 小组成员 名 姓 GitHub个人资料 分析的一部分 [菲利普] [Meingaßner] 相似属性的聚类/预处理的一部分 [特里斯坦] [班达] 相关分析 [Nikita] [科列斯尼琴科] 描述统计/预处理的一部分 [罗伯特] [Königshofer] 演示/预处理/数据集查找 数据集 数据集是关于什么的? 您从何处获得此数据集(即,数据集的来源)? 我们选择的数据集是关于1800年至2100年(预测的80年)期间全球各国的预期寿命。 我们从Gapminder网站获取了数据集。 资料来源: :
2021-12-27 14:30:43
307KB
HTML
1
k-means-
vis
:K-Means聚类概念的可视化-源码
K-均值可见 K-Means聚类概念的可视化 演示: :
2021-12-26 20:30:43
39KB
JavaScript
1
NI-
vis
ion注册机
NI-
vis
ion,NI-
vis
ion Assistant注册机,分享给有需要的朋友
2021-12-24 16:41:53
531KB
NI-vis
1
Knowledge-Graph-4-
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-Recommendation-源码
Knowledge-Graph-4-
VIS
-推荐 论文“ KG4
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:基于知识图的可视化推荐方法”的实现。 有关此项目的更多详细信息,请访问我们的。 操作说明 在运行之前,请先在下载原始数据然后将.csv文件解压缩到./data中。 提取功能:./ python feature_extraction.py下的python feature_extraction.py 。 我们还提供了提取的功能,以节省时间。 请下载并将.csv文件解压缩到./features。 KG构造和测试生成: python KG_construction.py python test_generation.py下的python KG_construction.py和python test_generation.py test_generation.py。 嵌入学习: ./run.sh运行下./embeddin
2021-12-18 14:27:09
1.84MB
Python
1
nn_
vis
:一个用于处理神经网络和渲染的项目,可通过杂乱的表示形式深入了解模型的体系结构和参数-源码
神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述: 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度,因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明,解决这些问题具有挑战性,并且由于缺乏对神经网络的深入了解,这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难,介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法,可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用,以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法(如边缘捆绑,光线跟踪,3D冒名顶替者和特殊的透明技术)的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性,并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi
2021-11-30 16:23:12
5.58MB
visualization
opengl
neural-networks
rendering-engine
1
Vieworks Imaging Solution 6.1.6 x32_VwFilter安装包
韩国VQ CCD相机的控制软件
2021-11-16 11:34:47
200B
韩国VQ相机
VIS
CCD控制
1
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