自适应信号处理经典之作，斯坦福大学widrow和美国传奇实验室Sandia实验室Stearns在自适应信号处理的杰出代表作。

注意就是您所需要的：Pytorch实现 这是“”中的变压器模型的PyTorch实现（Ashish Vaswani，Noam Shazeer，Niki Parmar，Jakob Uszkoreit，Llion Jones，Aidan N.Gomez，Lukasz Kaiser，Illia Polosukhin，arxiv，2017年）。 一种新颖的序列到序列框架利用自我注意机制，而不是卷积运算或递归结构，在WMT 2014英德翻译任务上实现了最先进的表现。 （2017/06/12） 官方Tensorflow实现可在以下位置找到： 。 要了解有关自我注意机制的更多信息，您可以阅读“”。 该项目现在支持使用训练有素的模型进行培训和翻译。 请注意，该项目仍在进行中。 BPE相关部件尚未经过全面测试。 如果有任何建议或错误，请随时提出问题以通知我。 :) 需求 python 3.4+ pytorch 1.3.1 火炬文字0.4.0 Spacy 2.2.2+ tqdm 莳萝 麻木 用法 WMT'16多式联运翻译：de-en WMT'16多模式翻译任务的培训示例（ ）。

Practical Image and Video Processing Using MATLAB 文字版PDF

DehazeZoo（基于单个图像与视频） ，李玉凤，黄玉凤 1说明 DehazeZoo：一项关于从视频和单个图像中去除雾霾的调查。维护论文，代码和数据集。 感谢有分享 。 有关图像去雾和去油的更多详细信息，请参见。 2图像质量指标 PSNR（峰值信噪比） SSIM（结构相似性） VIF（视觉质量） FSIM（功能相似性） NIQE（自然度图像质量评估器） 3除雾研究 3.1数据集 3R [] [] KITTI [论文] [] RESIDE [] [] HazeRD [] [] SceneNet [论文] [] I-HAZE [] [] O-HAZE [] [] D-HAZY [ ] [ ] Middlebury [] [] 3DRealisticScene [] [] 纽约大学深度数据集V2 [] [] 3.2论文 2021年 Shy

Digital Signal Processing with Field Programmable Gate Arrays 4ed [2014] 第四版

使用BERT的细粒度情感分类 此存储库包含用于获取的结果的代码。 用法 可以使用run.py运行各种配置的实验。 首先，安装python软件包（最好在一个干净的virtualenv中）： pip install -r requirements.txt Usage: run.py [OPTIONS] Train BERT sentiment classifier. Options: -c, --bert-config TEXT Pretrained BERT configuration -b, --binary Use binary labels, ignore neutrals -r, --root Use only root nodes of SST -s, --save

集成电路工艺：The Submicron MOSFET An understanding of device physics has become even more important that MOSFETs have crossed the long-channnel frontier into the submicron realm.

Embedded media processing

VLSI Digital Signal Processing Systems：Design and Implementation

细节增强的matlab代码水下图像增强 该项目由Jonathan Nguyen和Bruno Bombassaro创建，用于UCLA的ECE 113D设计顶峰课程。 该项目的目标是在运行C的平台上实现该算法。特别是，我们在意法半导体NUCLEO-H745ZI板上测试了该实现。 按照目前的情况，H7板的RAM限制阻止了我们的程序在其上运行。 因此，今后，算法实现仍将用C编写，但不再特定于H7板。 使代码与运行C的嵌入式平台兼容的唯一附加功能是实现特定的文件IO功能（这些是H7上的USB_HOST功能）。 算法 该算法由Ancuti等。 al。 是为了修正水下拍摄的常见缺陷而创建的。 例如，光在水下传播越深，低频光分量衰减的程度就越大。 对于水下图像，这意味着红色通道比在水面上拍摄的照片更柔和。 另外，水中存在的颗粒物会引起类似雾霾的效果，使边缘模糊并使图像细节模糊。 为了解决这个问题，该算法执行以下步骤。 白平衡 伽玛校正（1） 在（1）上图像锐化 计算（2）和（3）的拉普拉斯权重图 计算（2）和（3）的显着性权重图 计算（2）和（3）的饱和权重图 合并权重图 利用融合技术的权重图重建图像