自己重新编写再整合的文件 收6分~不过分!! 适合了解并会简单编辑hackmap的玩家 地图内的dll文件支持大分辨率 进游戏设置640X480即可.无需其他工具!

Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga

这是一款高分辨率数字加速度计，通过I2C接口测量范围大于±16g，适用于监控运动状态。使用此模块，您可以轻松地在设计中添加监视移动功能。如手臂，腿部晃动。如果您想通过手臂摇晃切换iPhone歌曲，那么此模块仅适合您。 3轴加速度计规格参数: 尺寸:25.43mm x 20.35mm 工作电压:3.3V 分辨率:3.9mg / LSB 测试范围:±16g 控制模式:I2C 硬件安装: 注意: 与其他Xadow模块一样，您需要将Xadow 3轴加速度计连接到Xadow主板，然后再将测试代码上传到Xadow主板以获取Accelerometer信息。 将Xadow 3轴加速度计连接到Xadow主板时，您应该关注连接方向。连接方法是一个Xadow模块的未填充角需要连接到另一个模块的直角（参见每个Xadow模块的四个角）。 测试代码: 上传代码后，打开串行监视器以查看测试结果。该传感器的输出为3轴加速度信息，转换为重力单位“g”。

这篇文档详细讲述了图像中的一些基本知识，对于图像处理来说很有帮助

获得屏幕及设置屏幕分辨率 Delphi 获得屏幕及设置屏幕分辨率 Delphi

介绍了图像超分辨率算法的概念和来源，通过回顾插值、重建和学习这3个层面的超分辨率算法。

此函数是 Gabe Hoffmann 对 SAVE2PDF 的修改。 它将当前（或指定的句柄）图形保存到给定的文件名（如果没有给出，它会显示一个 gui 来介绍它）。 如果图像扩展名无效或“未知”，它还会显示一个包含有效扩展名的菜单。 它和 SAVEAS 一样简单，但有额外的输入（所有选项）。 例如，要将当前图形保存为（默认）PNG 和 150x150 像素，请使用>> saveas2('myfigure') 就是这样。 或者到 300x300 像素的 JPG： >> saveas2('myfigure.jpg',300) 或作为“无花果”： >> saveas2('myfigure.fig') 它接受多个输入。 好好享受！ （错误报告和建议将不胜感激）

超分辨率matlab代码韩 我们的ECCV 2020论文“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”的PyTorch代码 该存储库适用于以下论文中介绍的HAN 张玉伦，李坤鹏，李凯，王丽晨，钟斌能和付云，“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”，ECCV 2020， 该代码基于RCAN（PyTorch）构建并在具有Titan X / 1080Ti / Xp GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python3.6，PyTorch_0.4.0，CUDA8.0，cuDNN5.1）上进行了测试。 内容 介绍 信息功能在单图像超分辨率任务中起着至关重要的作用。 事实证明，渠道关注对于保留每一层中信息量丰富的功能是有效的。 但是，频道注意力将每个卷积层视为一个单独的过程，从而错过了不同层之间的相关性。 为了解决这个问题，我们提出了一个新的整体注意网络（HAN），该网络由一个图层注意模块（LAM）和一个通道空间注意模块（CSAM）组成，以对图层，通道和位置之间的整体相互依赖性进行建模。 具体地，提出的LAM通过考虑各层之间的相关性来自适应地强调分层特征。 同时，CSAM学习每个通道所有

默认hdmi输出720p设置 [disp] disp_init_enable = 1 disp_mode = 0 screen0_output_type = 3 screen0_output_mode = 4 screen0_output_format = 1 screen0_output_bits = 0 screen0_output_eotf = 4 screen0_output_cs = 257 screen0_output_dvi_hdmi = 2 screen0_output_range = 2 screen0_output_scan = 0 screen0_output_aspect_ratio = 8 screen1_output_type = 3 screen1_output_mode = 2 screen1_output_format = 1 screen1_output_bits = 0 screen1_output_eotf = 4 screen1_output_cs = 260 screen1_output_dvi_hdmi = 2 screen1_output_range = 2 screen1_output_scan = 0 screen1_output_aspect_ratio = 8 dev0_output_type = 4 dev0_output_mode = 4 dev0_screen_id = 0 dev0_do_hpd = 1 dev1_output_type = 2 dev1_output_mode = 11 dev1_screen_id = 1 dev1_do_hpd = 1 dev2_output_type = 0 def_output_dev = 0 hdmi_mode_check = 1 fb0_format = 0 fb0_width = 1280 fb0_height = 720 fb1_format = 0 fb1_width = 0 fb1_height = 0 disp_para_zone = 1