欢迎使用Tacview Lua附加存储库！ 介绍 您将在这里找到许多Tacview的示例和工具。 随时尝试和修改提供的源代码。 如何安装附加组件？ 要安装现有的加载项，只需下载相应的文件夹并将其保存在以下任一目录中： %ProgramData%\Tacview\AddOns\ 或在以下文件夹中（如果您只想为当前用户安装）： %APPDATA%\Tacview\AddOns\ Tacview 1.8.0引入了新的命令行选项，因此您可以为正在使用的加载项声明另一个自定义路径。 直接从GitHub文件夹中加载插件很方便： Tacview64.exe -AddOnsFolders:"C:/Code/GitHub/tacview.add-ons.lua" 如何开发自己的附加组件？ 该存储库专用于附加组件。 任何人都可以使用任何版本的Tacview开发和运行Lua附加组件（是的，甚至可以使用

使用jni调用c中加法函数，先make，再用 java -Djava.library.path=. JavaMain.java执行

数据恢复，异或，二次异或

数据恢复，异或，二次异或，add xor

能参加到这次的百度飞桨七日“Python小白逆袭大神”打卡营是一次偶然的了解得知的这个机会，之前因为课程和基础不够扎实参加到AI实战营没有顺利跟完全程，这一次很开心可以顺利跟上并且结营。下面的内容就简要的总结一下这几天的学习内容和踩过的小坑吧。 本次课程的课程目标： 1.掌握Python的基础语言、进阶知识和常用的深度学习库，能够利用Python爬取数据并进行可视化分析 2.掌握人工智能基础知识、应用，体验人工智能的前沿技术 3.了解飞桨平台及百度AI技术、应用，掌握AI Studio的使用方法 本次课程的安排：Day1-人工智能概述与python入门基础python基础、人工智能概述Day

一、编译预测库 参考博客【PaddlePaddle】源码编译Paddle-Lite android库的过程。 二、准备demo Demo在Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/demo/java/android/下。 这里有一个脚本prepare_demo.bash可以自动拷贝so库、jar包和模型文件到android工程下对应的位置。 bash prepare_demo.bash arm64-v8a 注意这里选择你的android设备支持的架构。 虽然Paddle-Lite/lit

HP_Quality_Center_10_00_Microsoft_Excel_Add-in用于导入Excel测试用例到ALM中

加法同态加密演示 操作环境 x64 Windows + Visual Studio Linux + GCC，c 这个怎么运作 获取文件。 md work git clone git@github.com:herumi/xbyak.git git clone git@github.com:herumi/cybozulib.git git clone git@github.com:herumi/mcl.git git clone git@github.com:herumi/add_he.git git clone git@github.com:herumi/cybozulib_ext.git # only for Windows 编译`add_he.cpp'。 对于Windows cd add_he mk.bat Linux make 只能创建一次私钥和公钥。 ./add_he.ex

百度paddle学习日记(三）——车牌识别 今天的任务也就开门见山了 车牌识别 意思和题目一样，让计算机能看懂 车牌！ 先介绍一下 本次使用CNN 也就是卷积神经网络。 通过过滤器和池化层对图像进行处理来达到学习的目的！ 训练数据和paddle教程可分别在以下两个网址获取： https://aistudio.baidu.com https://www.paddlepaddle.org.cn 废话不多说，直接上代码： #导入需要的包 import numpy as np import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid from PIL i

使用PaddleHub，实现AI一键视频人像美颜。完成视频人像瘦脸、大眼、美白、红唇等美颜功能。 项目地址：AI Studio 对视频进行人像美白和大眼后，效果如下图： 实现代码如下： 建议在 AI Studio 中直接 fork 该 项目 并运行，以获得较好的体验和运行结果。 # 参数设置 videos_path = 'girl.mp4' # 原始视频路径 frames_save_path = 'frame' # 图片帧保存路径 time_interval = 1 # 图片帧保存间隔 target_frames_