覆盖范围 具有相似但真实对象的复制移动伪造数据库 具有类似但真实对象的复制移动伪造数据库（COVERAGE）随附于以下出版物：“ COVERAGE-COPY-MOVE FORFERY DETECTION的新型数据库”，IEEE国际图像处理会议（ICIP），2016年。， 数据集描述： COVERAGE包含带有类似但真实的物体（SGO）的仿冒伪造（CMFD）图像及其原件。 COVERAGE旨在突出并解决由自然图像中的自相似性引起的流行方法的篡改检测歧义。 在“覆盖率”中，用（i）复制和伪造的区域蒙版以及（ii）篡改因子/相似性度量标注伪造的原始对。 为了进行基准测试，使用（i）基于计算机视觉的方法和（ii）人工检测性能来评估伪造质量。 您可以在此处完整的数据集： 。 对于来自中国大陆的用户，如果您在访问OneDrive链接时遇到困难，请使用此 。 密码：zduj 纸 可用纸。 B.

人类跌倒检测 我们通过支持多相机和多人跟踪以及长时记忆（LSTM）神经网络来预测两个类别，从而增加了人体姿势估计（openpifpaf库），以预测两个类别：“跌倒”或“不跌倒”。 从这些姿势中，我们提取了LSTM分类器处理的五个时空特征。 设置 pip install -r requirements.txt 用法 python3 fall_detector.py 争论 描述 默认 num_cams 要处理的摄像机/视频数量 1个 视频 视频文件的路径（无从摄像机捕获实时视频的路径） 对于单个视频跌倒检测（-​​-num_cams = 1），将视频另存为abc.xyz并设置--video = abc.xyz 对于2个视频跌落检测（--num_cams = 2），将您的视频另存为abc1.xyz和abc2.xyz并设置--video = abc.xyz 没有任何 save_output

太阳系 一个简单的太阳系模拟环境，您可以在其中玩转行星，太阳，重力和轨道 控制项 Left Click (Drag)一个新星球Right Click删除行星Space播放/暂停模拟T打开小道开/关H打开/关闭航向V打开/关闭力度文本C打开拾色器酒吧开/关Q高/低质量步道X移除所有屏幕外行星S保存屏幕截图（将保存在可执行文件旁边的屏幕快照文件夹中，格式为yyyyMMdd_hhmmss.png ） Esc关闭程序 屏幕截图 默认设置 航向，速度和拾色器设置

py-sketch-image 从图像生成草图版本。 它使用python3和OpenCV创建图像的草图版本。 通过创建图像的灰色版本并将草图效果应用于新文件来工作。 图像的草图版本将存储在原始图像的同一目录中。 原始图像完全不受影响。 例： 原版的 草图 1.安装 pip3 install -r requirements.txt 2.用法 运行sketch.py​​，提供要绘制图像的路径。 python3 sketch.py /image/path/to/sketch 3.联系 如果您对如何改进软件有任何想法，请在下面的链接中给我留言。 免责声明：请注意，该软件是按原样提供的，在任何

GPT-2 PyTorch实施 目录 介绍 该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现。 它提供模型训练，句子生成和量度可视化。 它被认为是可以理解和优化的。 我们设计的代码易于理解。 另外，我们使用来提高性能。 依存关系 正则表达式 tqdm 火炬 麻木 matplotlib 用法 怎么训练？ 在训练GPT-2模型之前，应准备语料库数据集。 我们建议使用构建自己的语料库。 相反，训练模块需要带有词汇表文件的标记化训练和评估数据集。 准备数据集后，可以使用以下方法训练GPT-2： $ python -m gpt2 train --train_corpus build/corpus.train.txt \ --eval_corpus build/corpus.test.txt \

这是谷歌三大论文之一的 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 英文原文。我的翻译可以见https://blog.csdn.net/m0_37809890/article/details/87830686

原创GUI图像处理程序现实现中值滤波及边缘增强-image enhancement processing.rar 经过一段时间的学习，以及受到论坛的一些启发，自己编写的一个GUI程序，中值滤波和边缘增强的算法是自己写的，也请大家指点指点，另外运行的时候发现处理BMP格式很慢，这个问题还在研究中，也欢迎大家提出意见。:)

使用Cifar-10数据集进行图像分类 资料来源： 数据集下载： 抽象的： CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像，但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。 在它们之间，培训批次包含每个班级的正好5000张图像。 这些是数据集中的类： 飞机 汽车 鸟 猫 鹿 狗 青蛙 马 船 卡车 这些类是完全互斥的。 即汽车和卡车之间没有重叠。 “汽车”包括轿车，越野车和类似的东西。 “卡车”仅包括大型卡车。 都不包括皮卡车。 方法 导入的数据集 分析数据 应用的PCA 使用随机森林进行预测 使用KNN进行预测 使用Logist

一个JavaScript应用程序，可为像素艺术作品生成画布！ 像素艺术制作者项目想要试一试吗？ 在此处签出该项目准则这是我的基于此原型存储库的项目。

语音聊天 Проектсостоитиздвухчастей-голосовойботиRESTfulсервердлявзаимодействиясним。 Длязапускаботалокальнонужновыполнить python3 bot.py （или run_bot.sh ）ивпредложенномменювыбратьжелаемыйвариантработы（ ）。 Длязапуска的RESTfulсервера，предоставляющегоинтерфейсдлявзаимодействиясмодулямиголосовогобота，нужно