Reimplement of "Cross-Field Joint Image Restoration via Scale Map" Qiong Yan, Xiaoyong Shen, Li Xu, Shaojie Zhuo, Xiaopeng Zhang, Liang Shen, Jiaya Jia IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), 2013

前端和后端都可以需要，给yapi测试集合的时候使用

proj88-openHarmonyOS-Cross-Device-Control 项目名称 基于openHarmony操作系统，为操作系统添加一个跨设备互联接口，并使用openharmony的跨设备互联能力与自己构建的接口实现一个跨设备应用。 项目描述 openHarmony中提供了远程调用接口和数据库互联功能，但是二者在直接的使用上并不能完美应对所有的功能需求。 目前提供的功能如下：跨设备传递调用Ability信息，跨设备数据库互通。但是没有实现跨设备的功能信息传递（A设备上直接通过某个API向B设备发送某种Ability内的控制信号）。 本实验的目标是在openHarmony上面实现新的远端调用接口，实现外部功能的传递api，从而完成跨设备互联接口，该接口的实现方式不限（包括但不限于系统能力、开发库）。 所属赛道 2021全国大学生操作系统比赛的“OS功能设计”赛道 参赛要求 以小组

强调 单头文件 需要C ++ 17 麻省理工学院执照 快速开始 只需包括argparse.hpp就可以了。 # include 要开始解析命令行参数，请创建ArgumentParser 。 argparse::ArgumentParser program ( " program name " ); 注意： ArgumentParser有一个可选的第二个参数，它是程序版本。 示例： argparse::ArgumentParser program("libfoo", "1.9.0"); 要添加新参数，只需调用.add_argumen

跨语言字幕 迄今为止，图像字幕大多以英语进行探索，因为大多数可用的数据集都使用这种语言。 但是，图像字幕的应用不应受到语言的限制。 跨语言图像字幕的研究对于地球上不会说英语的大量人口至关重要。 我们正在开发新颖的算法，以最小的标记工作量就能学习除英语以外的目标语言的图像字幕模型。 代码 数据集 Flickr8k-cn Flickr30k-cn 中国可可 火车 值 测试 火车 值 测试 火车 值 测试 图片 6,000 1,000 1,000 29,783 1,000 1,000 18,341 1,000 1,000 人工注释中文句子 30,000 5,000 5,000 -- -- -- 20,065 1,100 1,053 机器翻译中文句子 30,000 5,000 -- 148,915 5,000 -- 91,758 5,004

这个部分包含了19篇cross-module ReID 和1篇人脸识别的paper及阅读笔记，从2017-2020目前能找到的所有的跨模态RdID 文章，方便大家使用

联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置

使用YApi，在线调取接口时，需要在谷歌浏览器安装插件。解压之后，将cross-request.crx文件拖到谷歌浏览器的扩展程序页面，确认即可。

qpolarssl：一个薄的Qt5c ++ 11包装器，包裹着梦幻般的mbedtls（aka Polarssl）密码库

Twitter情绪分析 这是一种自然语言处理问题，其中通过使用机器学习模型对消极消息中的消极消息进行归类来进行情感分析，以进行分类，文本挖掘，文本分析，数据分析和数据可视化 介绍 如今，自然语言处理（NLP）成为数据科学研究的温床，而NLP的最常见应用之一就是情感分析。 从民意测验到制定完整的营销策略，该领域已完全重塑了企业的运作方式，这就是为什么这是每个数据科学家都必须熟悉的领域。 与一组人手动完成相同任务所需的时间相比，可以在几秒钟内处理成千上万个文本文档的情感（以及其他功能，包括命名实体，主题，主题等）。 我们将按照解决一般情感分析问题所需的一系列步骤进行操作。 我们将从预处理和清理