单LDR2HDR 从单个低动态范围图像生成高动态范围图像的实现。 实验结果 注意力 输入图像的分辨率不应太大(取决于计算机的内存),因为使用SciPy解决大型线性系统可能会导致内存用尽。 设置 在Python3.5和Python2.7上测试。 依存关系 安装设备。 cd singleLDR2HDR pip install -r requirements.txt 用法: python run.py ./test_image/test1.jpg 参考 [1]
2023-05-11 14:21:45 2.59MB image-processing hdr high-dynamic-range Python
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ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人,它可以模拟人类的语言行为,与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署,适用于各种不同的应用场景,如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势: 基于GPT技术:ChatGPT是基于著名的语言模型GPT(Generative Pre-training Transformer)技术开发的,GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力,从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强:ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能,同时也支持多语言的处理,可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化:ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制,通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率,从而实现更好的用户体验。 智能化:ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话,从而实现更加智能化的对话效果,满足用户的个性化需求。
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BS ISO_IEC 23008-2-2015Information technology. High efficiency coding and media HEVC H.265
2023-04-02 13:18:10 64.7MB HEVC H.265
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High-Speed 3D Imaging with Digital Fringe Projection Techniques
2023-03-27 18:12:24 13.07MB 3D Image Fringe Proje
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BeLibnids 分析数据包使用 libnids 和 dpdk 它是一个使用多进程将dpdk和libnids结合在一起以支持10G端口分析数据包的平台。 ##0.什么是? a:它是一个使用多进程从一个或多个端口接收和处理数据包的平台。 b:它使用RSS队列和对称散列来保证一个tcp流只被一个进程处理。 c:使用多进程解决libnids资源冲突。 d:我是在CentOS 6.4和6.5下运行的,代码你都有,当然可以改。 ###技术架构 ##1.如何编译? a:编译intel dpdk“ 可以下载或使用doc/dpdk-1.5.0r2.tar.gz。 b:cd libnids-1.24/src 并编译它直到生成一个 libnids.a(我注册 nids_syslog_return 函数而不是 nids_syslog 以提高多进程中的性能) c:cd symmetric_mp
2023-03-24 13:29:06 9.36MB fast dpdk high-performance libnids
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A Practical Handbook on High Speed PCB and System Design,
2023-03-08 16:09:48 23.43MB high speed pcb design
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版本2.5可用! 最新更改在TFastList类中。 它是用于快速字符串管理的辅助类。 最新的TGraph组件也可用。 新的ParseUtils.FindFormula方法允许在某些文本中搜索任何可能的公式。 解析组件旨在供Delphi开发人员使用,并执行高速(每秒约一千万次评估)的数学和布尔计算。 所有组件均适用于Delphi 6,Delphi 7,Delphi 2005,Delphi 2006,Delphi 2007,Delphi 2009,Delphi 2010,Delphi XE,Delphi XE2,Delphi XE3,Delphi XE4,Delphi XE5,Delphi XE6,Delphi XE7,Delphi XE8,德尔福10西雅图,德尔福10.1柏林。 请注意,这些样本不需要安装组件(但是可以安装,并且在安装后,您可以在托盘的“样本”页面上找到这些组件)。 您可以在示例文件夹中打开Delphi项目文件(* .dpr)并简单地运行它。 功能齐全的TGraph组件
2023-03-03 13:28:37 2.64MB 开源软件
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编织 Weave是用Java实现的分布式密钥库,并使用基于RAFT的领导者选举的自定义实现来达成共识。 它被设计为快速,可访问且容错的。 Weave旨在促进原始RAFT论文的目标,包括易懂性。 这就是为什么Weave有充分的文档资料并易于扩展。 它还包括一个基于Python的命令行客户端,以测试和分析密钥存储区的状态。 我们创建Weave的三个主要目标之一是设计: 基于云的环境的容错分布式密钥库 需要共识算法的分布式Java应用程序的RAFT的理想实现 分布式环境中的学术共识的分布式环境 Java文档 您可以在阅读Javadoc。 RAFT共识简介 Diego Ongaro和John Osterhout在论文“寻找可理解的共识算法”中引入了RAFT,它是1990年代Leslie Lamport提出的Paxos共识算法的替代方案。 众所周知,原始Paxos论文难以实施,导致各种行业
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Julia High performance.pdf
2023-02-06 00:59:29 18.13MB Julia
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生物激励机器人学 高清版,Yunhui Liu and Dong SunCRC主编
2023-01-27 14:28:40 45.52MB Robotics
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