学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近，卷积神经网络（CNN）与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下，获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果，而在后一种情况下，生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中，我们提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块：（a）并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征；（b）跨多分辨率流的信息交换；（c）空间和渠道关注机

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[PYTORCH]扮演超级马里奥兄弟的非同步优势演员评判（A3C） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸异步方法用于深强化学习引入异步优势演员，评论家（A3C）算法。 样品结果 动机 在我实施该项目之前，有多个存储库可以很好地重现本文的结果，这些存储库可以在Tensorflow，Keras和Pytorch等不同的常见深度学习框架中进行。 我认为，其中大多数都很棒。 但是，它们似乎在许多方面都过于复杂，包括图像的预处理，环境设置和权重初始化，这使用户的注意力从更重要的事情上转移了。 因此，我决定编写更简洁的代码，以简化不重要的部分，同时仍然严格

内容索引:PHP源码,博客日记,多用户,日记本　　一款架构于php+mysql的多用户日记本程序，目前这个日记本的功能还不是太完善，仅提供用户注册、用户添加、修改、删除日记等常规功能。模板根据网上的程序修改的，谢谢原作者。本程序安装只需修改conn.php内 　　mysql_connect("localhost", "帐号", "密码")。 　　mysql_select_db('数据库名字',$conn);注意要把SQL文件先导入到MySQL中才行哦。

《String Theory and M-Theory a modern introduction》 KATRIN BECKER,Texas A & M University MELANIE BECKER,Texas A & M University and JOHN H. SCHWARZ California Institute of Technology 《弦论和M理论：现代导论(英文版)》 作者：[美]K·贝克＆M·贝克＆J·H·施瓦茨 剑桥大学出版社(Cambridge)-2007

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