复位按钮制作方法

2016年4月12日星期三，科比·布莱恩特在洛杉矶湖人队的最后一场比赛中砍下60分，标志着他从NBA退役。科比在17岁时入选NBA，这是他整个职业生涯中最高的荣誉。 用关于科比20年来投篮和失球的数据，你能预测哪些投篮会落在网底吗?这个比赛非常适合练习分类基础知识、特征工程和时间序列分析。训练让科比得到了一份8位数的合同和5枚总冠军戒指。 Kobe Bryant Shot Selection_datasets.txt

SSD（single shot multibox detector）翻译，含原论文

Few-Shot Classification with Feature Map Reconstruction Networks 特征可视化

BOML-用于元学习的Python双层优化库 BOML是一个模块化的优化库，它将几种ML算法统一为一个通用的双层优化框架。它提供了用于实现流行的双层优化算法的接口，因此您可以快速构建自己的元学习神经网络并测试其性能。 ReadMe.md包含简短介绍，以在少数镜头分类字段中实现基于元初始化和基于元功能的方法。除已提出的算法外，还可以使用较低级别策略和较高级别策略的各种组合。 元学习 当通过学习具有良好泛化能力的初始化来面对传入的新任务时，元学习效果很好。它甚至在提供少量培训数据的情况下也具有良好的性能，从而催生了针对不同应用的各种解决方案，例如少发性学习问题。 我们提出了一个通用的双层优化范例，以统一不同类型的元学习方法，其数学形式可以总结如下： 通用优化例程 在这里，我们在图中说明了一般的优化过程和分层构建的策略，可以在以下示例中快速实现它们。 文献资料 有关基本功能和构建过程的更多详

OpenAI 成功训练了一个能够从文本标题生成图像的网络。 它与 GPT-3 和 Image GPT 非常相似，并产生了惊人的结果。

近年来，零样本学习（ZSL，zero-shot learning）已经在大量的任务中受到了广泛的关注。本文为大家带来了南洋理工大学的零样本学习最新综述，希望对大家有所帮助。 A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications

支持的超平面优化工具包 SHOT是用于解决混合整数非线性规划（MINLP）类的数学优化问题的软件。 除了MINLP问题外，SHOT还可以用于子类，例如NLP和MI（QC）QP。 SHOT最初仅用于凸MINLP问题，但从1.0版开始，它还具​​有解决非凸MINLP问题的功能，作为一种启发式方法，而无需提供任何全局最优性的保证。 SHOT还可以将某些非凸问题类型求解为全局最优值，并且对于非凸问题也保证目标函数值的边界。 可以使用SHOT 作为控制台应用程序， 来自 ， 在， 来自任何可以使用ASL的建模系统，例如 ， ）和 ， 使用以C ++实现的API。 SHOT需要使用解算器： ， 或 。 此外，还需要一个NLP求解器。 目前仅支持 。 如果SHOT与GAMS连接，则可以使用任何许可的NLP求解器。 该文档在项目网站。 SHOT是一个COIN-OR项目，并赢

使用暹罗网络进行脱机签名验证 使用暹罗卷积神经网络进行脱机签名验证。 数据集=> 上面的数据集包含160个个体的印地语签名和100个个体的孟加拉语签名。 我只使用了印地语签名数据集。 参考：

这是主要项目的纯源python版本（不含Flask） 判断篮球投篮 橙色：检测到箍 蓝色：检测到篮球 紫色：不确定的镜头 红色：小姐 绿色：射门进去了 检测到篮球和篮筐 适应曲线的篮球轨迹 连接的篮球检测点