从来没有过这么一种数据库，能够像InterBase/FireBird一样富有激情。这是一种完全为程序员准备的数据库，就像瑞士军刀一样小巧、方便、实用。以往的数据库，不是太大太笨重（例如，Oracle、MS SQL、DB2），就是太简陋，功能不足（例如My SQL）。而InterBase/FireBird则是在两者之间找到了一个很好的平衡点，笔者不妨称之为“中型数据库”。随着硬件环境的不断发展，普通的个人电脑的计算能力越来越逼近并不太久以前的大型计算机的能力，这种趋势同时也大大推动了与此相适应的中型数据库的应用。中型数据库逐渐蚕食大型数据库的市场，这几乎是一个明显的趋势。随着软硬件条件的不断发展，很多大型数据库的很多极其复杂的特性，今天看来逐渐成为了不必要。今天的软件用户更加渴求“简单、实用、绿色”。InterBase/FireBird数据库几乎就是为这个宗旨而量身定制的。.......................

├─(2) 1.1 语言模型与语法树.zip ├─(3) 10-CNN卷积神经网络.mp4 ├─(4) 10.1 CNN卷积神经网络.zip ├─(5) 11-RNN循环神经网络.mp4 ├─(6) 11.1 RNN循环神经网络.zip ├─(7) 12-Transformer与BERT，大规模预训练问题.mp4 ├─(8) 12.1 Transformer与BERT，大规模预训练问题.zip ├─(9) 13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4 ├─(10) 13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.zip ├─(11) 14-高级人工智能知识.mp4 ├─(12) 14.1 高级人工智能知识.zip ├─(13) 2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4 ├─(14) 2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策.zip ├─(15) 3-动态规划与编辑距离.mp4 ├─(16) 3.1 动态规划与编辑距离.zip ├─(17) 4-自然语言理解初步.mp4 ├─(18) 4.1 自然语言理解初步.zip ├─(19) 5-经典机器学习一.mp4 ├─(20)

中值过滤代码matlab 散焦深度 这是使用手机从Defocus深度实现的Matlab实现。 此外，我使用了许多技术，例如图形切割和消光拉普拉斯算子来改善结果 此回购协议是以下论文的实现： 自然图像抠像的封闭形式解决方案 恒定时间加权中值滤波，用于立体声匹配及其他 先决条件 从以下链接下载IAT工具箱： https://sites.google.com/site/imagealignment/download 我提供了不属于我的图谱库，请按照gc-v.30上的说明进行操作以解决任何问题： https://github.com/nsubtil/gco-v3.0 数据集 存储库中包含两个不同的数据集。 您还可以通过从手机中获取整个对焦堆栈来创建自己的照片。 脚步 执行以下步骤： 步骤1 Focal Stack的样本图像 第2步 样本图像聚焦测量 第三步 初始聚焦图 第四步 步骤5 步骤6 步骤7 步骤8 步骤9 步骤10 步骤11 执照 该项目已获得MIT许可。 有关此存储库中使用的特定帮助程序功能，请参阅“确认”部分中链接的“回购”的许可协议。 致谢 我的实现受到以下来源的启发。 ：我不

阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式，是一种无法治愈的神经系统疾病，会导致进行性精神恶化。 尽管对AD进行明确诊断很困难，但在实践中，AD诊断主要基于临床病史和神经心理学数据，包括磁资源成像（MRI）。 近年来，有关将机器学习应用于AD识别的研究越来越多。 本文介绍了我们对这一进展的最新贡献。 它描述了一种基于3D脑MRI深度学习的自动AD识别算法。 该算法使用卷积神经网络（CNN）来实现AD识别。 独特之处在于，大脑的三维拓扑在AD识别中被视为一个整体，从而可以进行准确的识别。 本研究中使用的CNN包括三组连续的处理层，两个完全连接的层和一个分类层。 在该结构中，三组中的每一个都由三层组成，包括卷积层，池化层和归一化层。 使用来自阿尔茨海默氏病神经成像计划的MRI数据对算法进行了训练和测试。 使用的数据包括约47位AD患者和34位正常对照的MRI扫描。 实验表明，该算法具有较高的AD识别精度，灵敏度为1，特异性为0.93。

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