区块链Python教程 我的博客文章的源代码： 重要说明：该项目仅用于教育目的，源代码不具有良好的安全性，扩展性差且缺少许多重要功能，因此不应在生产中使用。 github存储库包含使用Python的区块链及其客户端的基本实现。 该区块链具有以下功能： 将多个节点添加到区块链的可能性 工作证明（PoW） 节点之间的简单冲突解决 使用RSA加密的交易 区块链客户端具有以下功能： 使用公钥/私钥加密生成钱包（基于RSA算法） 使用RSA加密生成交易 该github存储库还包含2个仪表板： 矿工的“区块链前端” 用户使用“区块链客户端”生成钱包并发送硬币 依存关系 适用于Python 3.6 包含要运行的代码的所有依赖项。 如何运行代码 要启动一个区块链节点，请转到blockchain文件夹并执行以下命令： python blockchain.py -p 5000 您可以通过执

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |

nt4 Windows NT4源代码 开拓网络，奉献于网络。 如果您在WRK，Windows 2000的原始中没有搜索到，可以来这里看看。 工程太大，网盘装不下，所以弄到这里了。 微软应该不会追究责任了，因为win7，win8都快过时，不支持了。

AWS Brazil Tech Talk 2019 AI服务演示 该演示的目的是展示如何使用某些AWS AI服务。 我们将构建一个聊天机器人，以上传图像和视频，从内容中提取更多信息，以便更轻松地搜索它们并生成有关它们的音频文件。 下面我们有这个演示的架构： 要开始使用，您将需要具有以下访问权限的IAM用户： CloudFormation S3 我是 DynamoDB 拉姆达 录制 文字练习 重新认识 理解 翻译 波莉 莱克斯 笔记： 该演示的目的是演示AWS AI服务。 所使用的代码不适用于生产。 在弗吉尼亚北部地区（us-east-1）测试。 开始之前，请克隆或下载存储库！ CloudFormation 通过以下打开CloudFormation控制台： //console.aws.amazon.com/cloudformation 在“欢迎”页面上，单击“创建堆栈”

OpenCV V4L2 使用OpenCV显示/处理摄像机流时，用于评估摄像机性能的一组应用程序（和帮助程序库）。 OpenCV构建脚本 该存储库还包含一个脚本及其相关文件，这些文件会自动启用具有各种功能和优化标记的OpenCV来进行获取，构建和安装。 该脚本还安装所需的依赖项。 此外，它会根据成功构建的要求自动尝试修补标头。 笔记 该脚本需要在其依赖项可用的同一文件夹中运行。 否则，脚本可能无法正常工作。 该脚本不会自动尝试安装CUDA。 必须手动安装。 对于Jetson主板，可以在找到说明。 编译安装 要安装优化的OpenCV，请执行以下操作： cd opencv bash opencv_install_script.bash 这样就可以成功安装OpenCV。 要构建示例应用程序和帮助程序库，请执行以下操作： cd .. mkdir build && cd build cmake

FastReport VCL提供了创建报表所需的所有工具，包括报表引擎，可视化的报表设计器，预览窗口，对话框设计工具，以及Pascal-like 宏解释程序。 广泛全面的报表对象、可视化报表设计器、报表中包含数据集、报表对话框、提供调试工具、可视化查询生成器、点阵打印报表、生产交叉表、样式丰富的图表、多功能的"文本"对象、支持生成下钻报表、内置的脚本引擎

gt9xx_driver_android gt9xx系列触摸控制器的Android驱动程序源代码。

学习将结构知识整合到图像修复中 AAAI 2020论文“学习结合用于图像修补的结构知识”的简介和源代码。 您可以在或获取论文。 引文 @inproceedings{jie2020inpainting, title={Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting}, author={Jie Yang, Zhiquan Qi, Yong Shi}, booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence}, volume={34}, number={7}, pages={12605-12612}, year={2020} } 介绍 该项目开发了一个多任务学习框架，该框架试图结合图像结构知识来辅助

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.Net Webservice Studio (Build on .net 4.5) source code