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qt-ffmpeg-rtsp-video 使用QT界面库，FFMPEG 做解码库，用于播放流媒体以及本地视频。本项目有一个特色就是透明视频的叠加。在流媒体的显示上覆盖一层本地视频。

用vb写的英语音标发音小程序，3大功能：界面功能切换、单发音一次、循环发音

PredRNN：时空预测学习的递归神经网络 时空序列的预测性学习旨在通过从历史情境中学习来生成未来的图像，其中视觉动态被认为具有可通过成分子系统学习的模块化结构。 NeurIPS 2017的第一个版本 此存储库首先包含PredRNN （2017）的PyTorch实现[ ]，这是一个循环网络，具有一对以几乎独立的过渡方式运行的存储单元，最后形成了复杂环境的统一表示。 具体而言，除了LSTM的原始存储单元外，该网络还具有锯齿形存储流，该存储流以自下而上和自上而下的方式在所有层中传播，从而使学习到的RNN级别的视觉动态能够进行通信。 PredRNN-V2（2021）的新功能 此回购还包括PredRNN-V2 （2021）的实现[]，它在以下两个方面改进了PredRNN。 1.内存解耦 我们发现PredRNN中的一对存储单元包含不良的冗余功能，因此会出现存储解耦损失，从而鼓励他们学习视觉动力学的

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情绪识别 该存储库的目的是通过深度学习探索面部表情识别 环境： python 2.7 pytorch 0.3.0 GTX 1080 楷模： VGG Face微调可用于基于图像的表情识别 VGG + GRU用于基于视频的表情识别 Resnet + GRU用于基于视频的表情识别 型号详情： VGG Face 我们使用进行微调，使用FER2013数据集进行分类。 首先，我们通过将caffe模型转换为Pytorch模型，我们提供了转换后的。FER2013数据库包含35889张图像：用于培训的28709张图像，用于公共测试的3589张图像，以及用于私人测试的3589张图像。 我们使用训练数据和公共测试数据进行训练，并使用私人测试数据评估模型性能。 在这里，我们提供已 用法： 首先下载FER2013数据集（需要解压缩）和pytorch模型（VGG_Face_torch

软件介绍: WinX HD Video Converter Deluxe一款全功能的视频转换器，能在不同格式视频之间进行转换，可转换到手持设备支持的格式，如苹果手持 设备，安卓设备或微软手持设备、索尼手持设备支持的格式。如果你使用INTEL或NVIDIA显卡，可开启硬件加速编码功能来加快转换速度。支持线上链接即时下载和转换，支持视频合并与反交错，使用高质量转码引擎获取最佳的转换效果。照片转视频功能可添加包含图片的文件夹，将它转换为视频文件。支持多达160种视频编码及50种音频编码，不需要安装第三方解码器就能转换各种格式音频视频。