树转移 简介 el-tree-fransfer是一个基于VUE和element-ui的树形穿梭框组件，使用前请确认已经发布 ！此组件功能组件element-ui的组件，但是里面的数据是树形结构！，， el-tree-transfer依赖的element-ui组件分别是， ，和最主要的写成！不是在element-ui的穿梭框组件上的扩展，而明显参照了其外观样式和功能。 因为公司业务使用vue框架，ui库使用的element-ui。在城市表面找到一个好用的vue树形穿梭框组件都很难，又不想仅仅因为一个穿梭框在element-ui之外其他重量级插件，因此就有了el-tree-transfer。轻量，

视音频编辑器 前言 有时候我们想对音视频进行加工处理，比如视频编辑、添加字幕、裁剪等功能处理，虽然 Github 上开源了一些比较不错的项目，但是如果我们想在此项目上进行二次开发，比如我想拿到该项目的动态库基于 OpenH264 来进行对 YUV 编码，这个时候有可能该动态库没有集成 OpenH64 库，所以为了扩展性，我就自己弄了一套万能的库，基本上包含了所有常用的音视频处理库，你不用再去进行编译。编译完成的头文件和动态库可以在该项目的 core/cpp 目录自行获取(已完全开源)。 ##介绍 视音频编辑器 主要移至 **FFmpeg v4.4-dev + libx264 + freetype + fontconfig + fribidi + openh264 +libfdk-aac + gnutls + speex + libwebp + lame +opus + opencore-

非常简单的STUN客户 顾名思义，这是一个非常简单完成的STUN客户端，它使用C＃编写并且基于 ，可以在TCP或UDP上运行。 这是作为概念验证的目的，旨在使用STUN协议向NAT添加NAT打Kong。 它仅实现XOR-MAPPED-ADDRESS ， MAPPED-ADDRESS和SOFTWARE属性，这些属性足以向公共STUN服务器请求IP端点。 如何使用 请不要

java利用bouncycastle生成国密x509证书并将证书以pem格式存入文件

pytorch图注意网络 这是Veličković等人提出的图注意力网络（GAT）模型的火炬实施。 （2017， ）。 回购协议最初是从分叉的。 有关GAT（Tensorflow）的官方存储库，请访问 。 因此，如果您在研究中利用pyGAT模型，请引用以下内容： @article{ velickovic2018graph, title="{Graph Attention Networks}", author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Casanova, Arantxa and Romero, Adriana and Li{\`{o}}, Pietro and Bengio, Yoshua}, journal={International Conference on Learning

HP-GAN：通过 GAN 进行概率 3D 人体运动预测 此 repo 实现了 HP-GAN 论文 ( ) 背后代码的更新版本。 依赖关系 TensorFlow 1.8 h5py 枕头 麻木的 电影 数据集 我们使用来自 NTU-RGBD 和 Human 3.6m 数据集的 3D 骨架数据来训练 HP-GAN： NTU-RGBD： //rose1.ntu.edu.sg/datasets/actionrecognition.asp 人类 3.6m： : 对于 Human 3.6m，我们使用了 h5 格式和来自解析代码 准备数据 读取器获取一个 CSV 文件，其中包含骨架文件的实际路径、活动 ID 和主题 ID。 要生成这些CSV文件，请对ntu数据集调用以下命令： python split_ntu_data.py -i /nturgb+d_skeletons

美国签证预约时间自动化爬取+推送通知 包含国内以及国外各种地区，目前包含： CGI系统：中国，柬埔寨，新加坡，韩国，越南，巴拿马，澳大利亚，日本，尼泊尔，泰国 AIS系统：英国，加拿大，阿联酋，厄瓜多尔，法国，塞尔维亚，土耳其，希腊，哥伦比亚，墨西哥 总览 整体逻辑为前端服务器定时向蠕虫服务器发送数据请求，拉取到其本地，更新数据库，推送通知。 爬虫服务器使用Django编译，代码位于文件夹下，CGI系统使用纯请求拉取数据，AIS系统由于有recaptcha2，使用请求和Selenium/ xdotool混合模式拉取数据（感谢 ） 前端服务器采用nginx部署，使用python和爬虫服务器进行交互（详见lite_visa.py），和用户交互使用静态html或php 前端服务器采用Nginx部署，使用FastAPI前进行分离，使用python和爬虫服务器进行交互（详见 ），使用mongo存储

Syncfusion Vue文档 这是技术产品文档的GitHub存储库。此文档发布到 捐款欢迎！ 我们欢迎以改进Vue组件用户指南文档。 您对此的贡献将不胜感激。

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

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