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TikTok Video Downloader PHP脚本 Tufayel Ahmed开发的一个简单而有效PHP TikTok视频下载脚本脚本 截屏 特征 支持短网址（可能会更改），普通视频网址（仅桌面样式网址） 支持免费下载水印视频（感谢@ dutchtom91的API建议） 影片下载指南 首先找到可以下载的视频的URL格式。 将其粘贴到网页的输入字段中 按下下载按钮 向下滚动到“下载视频”按钮。 有水印和水印免费下载按钮 如果无水印按钮加载空白页，请继续刷新该空白页，直到您看到无水印视频为止。 （API故障） 欣赏视频！ 可接受的URL格式 （或类似的shorturl） 注意：不支持不在tiktok.com域下的任何URL并会引发错误不要放置m.tiktok.com的URL，因为它不会自动重定向到Web版本，并且要求您收集短URL或桌面URL 局限性 如果用户代理被标记为滥用

本设计以AT89C52为核心，以液晶显示作为人机交互界面，用按键选择功能。

使用卷积实现的非常有效的移动平均滤波器。 用法： 平滑数据 = movave（数据向量，样本中的平均窗口大小） 另请参阅：同一作者的 slidefilter.m

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传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.

一种有效的基于随机青蛙的波长区间选择方法用于多元光谱校准。 考虑到振动和旋转光谱具有连续的谱带特征，我们提出了一种基于随机青蛙的波长区间选择方法，称为区间随机青蛙（iRF）。 为了获得所有可能的连续区间，首先对光谱进行划分通过在整个光谱上移动固定宽度的窗口进入间隔。这些重叠的间隔使用随机青蛙耦合和 PLS 进行排序，并选择最佳的间隔。该方法已应用于两个近红外光谱数据集，在波长间隔选择方面显示出更高的效率其他。

EasyNAS-一个简单而有效的CNN架构生成器 目的 给定数据集，此python软件包将利用遗传算法和Pytorch优化结构，以简化简单的CNN来完成分类任务。 简单来说，生成的体系结构是由一系列层构成的，其中每个层的输入就是前一个的输出。 安装 pip install easynas 输入数据格式 输入数据应分为以下几个维度的训练和验证集： [#samples, #channels, height, width] 这意味着类2D图像数据是预期的输入。 例如，如果处理包含“通道”维的一维时间序列数据，则应包括一个额外的维（例如numpy）： X = X [:, :, :, None ] 用法示例 from easynas . genetic_algorithm import EasyNASGA import torchvision from sklearn . model_selec

Mac 64bit Eclipse Java EE IDE for Web Developers. Version: Neon.3 Release (4.6.3)

通过使用论文“Efficient Contrast Enhancement Using Adaptive Gamma Correction With Weighting Distribution”来增强图像的对比度。 您可以在以下位置下载： https : //in.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/4242/AGCWD.pdf和https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6336819/