使用HTML和CSS在您的网站上添加Glass效果。为初学者学习HTML的简便方法。通过遵循我的Youtube视频教程,您可以轻松地建立这个Glass网站。我还为您提供HTML,CSS和Js代码,可帮助您理解本教程。
2021-04-14 20:04:52 111KB HTML
glass-web.github.io
2021-03-06 11:04:21 6.22MB HTML
1
Glass Browser-win32-x64,CSDN第一款透明浏览器。查询资料无需切换,直接透明,非常好用,因为是国外的网站,下载速度非常慢。25分钟左右。特意传到CSDN。速度很快。64位的,完美运行。
2021-03-02 14:07:31 54.91MB Glass Browser 浏览器 透明浏览器
1
2019 亲测可用 https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/magnifying-glass-44009#content 一模一样
2021-02-28 23:16:28 565KB unity 放大镜 fish Magnifying
1
2.2 IC & glass layout.pdf
2021-02-28 13:00:18 96KB tftp
1
Optical color filters are widely applied in many areas including display, imaging, sensing, holography, energy harvest, and measurement. Traditional dye-based color filters have drawbacks such as environmental hazards and instability under high temperature and ultraviolet radiation. With advances in
2021-02-22 14:05:49 1.58MB 论文
1
图像超分辨率(ISR) 该项目的目标是扩大和提高低分辨率图像的质量。 该项目包含针对单一图像超分辨率(ISR)的各种残差密集网络的Keras实现,以及使用内容和对抗性损失组件来训练这些网络的脚本。 已实施的网络包括: 残差密集网络中描述的超规模残差密集网络(Zhang et al.2018) 网络中描述的残留致密网络中的超规模残留(Wang等人,2018) Keras VGG19网络的多输出版本,用于感知损失中的深度特征提取 一种自定义判别器网络,基于(SRGANS,Ledig et al.2017)中的描述 阅读完整的文档,为: : 。 和进行培训和预测。 此外,我们提供了一些脚本,以简化AWS和在云上的培训,仅需少量命令。 ISR与Python 3.6兼容,并在Apache 2.0许可下分发。 我们欢迎任何形式的贡献。 如果您想贡献,请参阅部分。 内容 预训练网络 创建模型对象时,可直接获得用于生成这些图像的权重。 当前有4种型号可用: RDN:较大的psnr,较小的psnr,取消噪声 RRDN:甘斯 用法示例: model = RRDN(weights=
2021-02-01 19:08:45 10.97MB docker aws machine-learning computer-vision
1
npmhub 在每个带有package.json文件的GitHub存储库或文件夹上,滚动到页面底部以查看其npm依赖项及其说明的列表。 npmhub还为以下内容添加了方便的链接: package.json文件 npmjs.com RunKit测试包 BundlePhobia捆绑时查看包装尺寸 PackagePhobia在安装时查看软件包大小 NPMGraph探索子依赖性 UNPKG查看发布到npm的确切内容 右键单击然后选择在该域上启用npmhub,也可以支持GitHub Enterprise。 安装 在Chrome版本也能在歌剧(使用)和边缘。 设计 这是npmhub的样子: 也可以看看 用于在GitHub上显示不同包管理器依赖关系的扩展。 直接跳转到npm软件包的GitHub存储库,例如 。
2021-01-30 05:07:07 3.15MB github chrome-extension npm safari-extension
1
储备池应用,预测Mackey_Glass混沌,初步了解储备池计算。
2019-12-21 21:42:24 110KB RC
1