简体中文 | 简介 ”白嫖“。 本项目旨在： 学习PaddleOCR 让PaddleOCR训练的模型在pytorch上使用 为paddle转pytorch提供参考 TODO 其他文本识别模型: SRN 注意 PytorchOCR由PaddleOCRv2.0动态图版本移植。 近期更新 2021.4.25 更新AAAI 2021论文端到端识别算法PGNet 2021.4.24 更新RARE 2021.4.12 更新STARNET 2021.4.8 更新DB, SAST, EAST, ROSETTA, CRNN 2021.4.3 更新多语言识别模型，目前支持语种超过27种，，包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文、韩文、日文、意大利文、西班牙文、葡萄牙文、俄罗斯文、阿拉伯文等，后续计划可以参考 2021.1.10 白嫖中英文通用OCR模型 特性 高质量推理模型，准确的识别效果 超轻量ptoc

多元标定中基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略https://doi.org/10.1016/j.aca.2019.01.022 近红外光谱多元分析中的变量选择方法概述https://doi.org/10.1016/j.trac.2019.01.018 在本研究中，我们提出了一种基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略，这是变量组合种群分析（VCPA）的核心思想。 基于VCPA的混合策略在第一步中不断地将变量空间从大到小收缩，并在修改后的VCPA的基础上进行优化。 然后，它采用迭代保留信息变量 (IRIV) 和遗传算法 (GA) 在第二步中进行进一步优化。 它充分利用了 VCPA、GA 和 IRIV，弥补了它们在变量数量多时的不足。 三个 NIR 数据集和三个变量选择方法，包括两种广泛使用的方法（竞争性自适应重加权采样、CARS 和遗传算法-区间偏最小二乘法、GA-iPLS）和一种混

delphi indy idhttp 访问https 需要动态库 64位，亲测可用，测试版本delphi 10.3。包括ssleay32.dll和libeay32.dll

简历：个人中文简历Latex源码https：hijiangtao.github.io

椭球拟合 使用Eigen在C ++中进行椭球拟合。受到广泛启发 免责声明 该库与原始Matlab代码存在相同的问题：半径可能不正确。 这是由于算法依赖特征值来计算它们。这些值不能由计算它们的算法保证按任何特定顺序排列。 需要找到一种新算法或对此算法的修复。 包装概述 椭球拟合软件包包含以下内容： 库： 椭球拟合（共享） 例子： 合适的例子 测试： 测试椭球拟合 安装及使用 椭球拟合项目使用打包， 是基于CMake的构建和部署系统。 如果您希望采用PID作为您的设计，请首先按照的安装步骤进行操作。 如果您已经是PID用户，或希望在当前的构建系统中集成椭球拟合，请阅读下面的相应部分。 使用现有的PID工作区 此方法适用于想要从其PID工作空间安装和访问椭球拟合的开发人员。 您可以使用deploy命令在工作空间中手动安装椭球拟合： cd pid

DefaultPlayables （来自因为某些原因Unity尚未将其上传到git存储库中） 该软件包包括“时间轴可玩项目向导”和供您与时间线一起使用的许多示例可玩项目。 时间轴可玩对象向导是一个工具，可帮助您编写可玩对象的所有样板代码，以便与时间轴一起使用。 在某些情况下，它将为您编写所有代码！ 可播放的示例包括： 灯光控制 导航网格控件 ScreenFader 文字切换器 时间膨胀 转换之间 视频 pdf中包含有关如何使用包装中所有内容的文档。

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重要事项 目前本文中提到的API已支持微信小程序录音文件格式：silk v3、mp3。 注：微信小程序开发工具上的录音不论是新接口还是老接口，都是webm/base64格式，虽然后辍名是silk（或mp3），但不是真正的silk v3（或mp3）格式的，打开看头部是 [removed] 开头的。 为了便于调试，2017年9月份时我补逻辑给支持上了，但是：我在2017年11月份发现原有的webm/base格式又不支持了。 api服务器端代码没有动过，跟踪查过，目前仅发现在2017年10月份之前用微信小程序开发工具录的文件，还是可以支持的，在10月份之后的文件，就不支持

刃边法代码matlab 用于语义边缘检测（DFF）的动态特征融合 胡媛，陈云鹏，李翔和冯家石 影片示范 我们已经在和上发布了DFF的演示视频。 介绍 该存储库包含使用Pytorch 1.0进行DFF的整个管道（包括数据预处理，培训，测试，可视化，评估和演示生成等）。 我们提出了一种新颖的动态特征融合策略，用于语义边缘检测。 这是通过建议的权重学习器来实现的，该权重学习器以特定输入为条件，针对特征图的每个位置推断多级特征上的适当融合权重。 我们表明，具有新颖动态特征融合的模型优于固定权重融合，而且还具有朴素的位置不变权重融合方法，并且在基准Cityscapes和SBD上达到了最新的技术水平。 有关更多详细信息，请参阅本文。 我们还在此存储库中复制了CASENet，并且实际上实现了比原始CASENet更高的准确性。 安装 检查安装说明。 用法 1.预处理 Cityscapes Data ：在这一部分中，我们假设您位于目录$DFF_ROOT/data/cityscapes-preprocess/ 。 请注意，在此存储库中，所有Cityscapes管道都仅对实例敏感。 （1）将文件gtFine

前端导师-岩石，纸张，剪刀 欢迎！ :waving_hand: 感谢您检查此前端编码挑战。 挑战可帮助您通过构建现实的项目来提高编码技能。 为了应对这一挑战，您需要对HTML，CSS和JavaScript有基本的了解。 挑战 您面临的挑战是构建这款“石头，纸，剪刀”游戏，并使其看起来与设计尽可能接近。 您可以使用任何喜欢的工具来帮助您完成挑战。 因此，如果您有想要练习的东西，请随时尝试。 您的用户应该能够： 根据设备的屏幕尺寸查看游戏的最佳布局 在电脑上玩石头，剪刀，剪刀 刷新浏览器后保持分数状态（可选） 奖励：在电脑上玩摇滚，纸，剪刀，蜥蜴，史波克（可选） 规则 如果玩家获胜，他们将获得1分。 如果计算机获胜，则玩家将失去一分。 原来的 纸打败摇滚 摇滚剪刀 剪刀跳动纸 奖金 剪刀跳动纸 纸打败摇滚 摇滚击败蜥蜴 蜥蜴击败Spock Spock击败剪刀 剪刀击败蜥蜴 纸拍打斯波克 摇滚剪刀 蜥