实现进程间COPYDATA消息通信（发送端为MFC，接收端为Win32） 以三种数据格式发送与接收： 1.结构体 2.字节流 3.DOWORD

#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

总是碰到utf8编码与gbk编码间的互转，开始用ultraedit自己另存设置，文件多了太麻烦，自己写了一个小程序来处理，用vs2017写的，需要安装运行环境，已经安装的可以免了

摘要:Java源码,Android,补间动画　　Android TweenAnimation补间动画实例，Android动画生成源码，用过Andorid手机的朋友相信对Android系统中各式各样的动画效果甚是喜爱，那么它是如何编写出来的呢？本例子虽然是一个很小的 TweenAnimation实例，但这是基础，基础很重要哦。

六间房虚拟视频

实际上过去我也写过类似的主题，这里把各种方法总结一下，内容的确基础了一些，所以这篇文章是写给刚刚学习C#的同行们的，希望对大家有些帮助吧！很抱歉，这篇文章没有诡异的bug来勾起大家的兴趣，但是下篇文章我会努力写些有趣的主题的！ 在窗体间传递数据的方法比较多： 1，在子窗体中自定义一个构造函数，参数类型是主窗体，当要显示子窗体的时候，就用这个构造函数来实例化子窗体,然后把this指针传进去，说起来太抽象了，我大概一写大家应该就明白了： 代码如下: public class frmMain:Form { … frmControl controlForm=new frmControl(this);

本文实例为大家分享了OpenCV实现帧间差分法的具体方法，供大家参考，具体内容如下 一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法…下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进行差分，然后二值化该灰度差分图像来提取运动信息。由帧间变化区域检测分割得到的图像，区分出背景区域和运动车辆区域，进而提取要检测的车辆目标。 它是通过比较图像序列中前后两帧图像

本项目可以充当时下流行的虚拟人、虚拟主播、数字人，等仿人形数字形象的内核部分。 ​ 使用UE、C4D、DAZ、LIVE2D等三维引擎软件开发的数字形象可以与本“数字人控制器”对接，从而实现虚拟主播、数字导游、数字助手等。我们提供UE4对接的demo，但我们更鼓励用户自行实现喜欢的数字形象。 ​ 若不考虑外观形象的话，本“数字人控制器”其实也可以独立使用的，可以充当一个语音助理。NLP可以自由切换AIUI、ChatGPT及Yuan1.0。 人设 数字人属性，与用户交互中能做出相应的响应。 交互灵敏度 在交互中，数字人能感受用户的情感，并作出反应。最直的体现，就是语气的变化，如 开心/伤心/生气 等。 设置灵敏度，可改变用户情感对于数字人的影响程度。 接收来源 抖音 填入直播间地址，实现与直播间粉丝交互 麦克风 选择麦克风设备，实现面对面交互，成为你的伙伴 socket远程音频输入 可以接入远程音频输入，远程音频输出 商品栏 填入商品介绍，数字人将自动讲解商品。 当用户对商品有疑问时，数字人可自动跳转至对应商品并解答问题。 配合抖音接收来源，实现直播间自动带货。

免费开放的是清华大学的文泉课堂，据悉这是清华大学出版社出品的在线学习平台。高质量教学内容资源，可用于学生自主学习；也适用于教师在线组班教学或辅助线下授课，指导学生在线学习课件，练习和讨论。

用于学习分子图的分层消息间传递 这是用于学习分子图的分层消息间传递的 PyTorch 实现，如我们的论文中所述： Matthias Fey、Jan-Gin Yuen、Frank Weichert：(GRL+ 2020) 要求 (>=1.4.0) (>=1.5.0) (>=1.1.0) 实验 可以通过以下方式运行实验： $ python train_zinc_subset.py $ python train_zinc_full.py $ python train_hiv.py $ python train_muv.py $ python train_tox21.py $ python train_ogbhiv.py $ python train_ogbpcba.py 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用： @inproceedings{Fey/etal/2020,