xUnit Test Patterns(Refactoring Test Code)英文版

Tensorflow中的图像修复模型实现 “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 原始论文： YouTube上的演示： 部分卷积 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： ((conved_mask==0)==0) 因此，局部卷积的计算如下： Pconv(x) = (Conv(x*curr_bin_mask)*conved_mask+b)*new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。

1、该资源针是用golang语言写成，分为两部分：服务器端和客户端，进行连接即时通讯 2、golang语言基础，易于理解，新手可以作为参考学习 3、功能包含： 登录、注册、登录通知、点对点通讯、群聊通讯、在线通知、redis连接池，mysql连接等 4、适用人群：golang各个阶段的学习者，通俗易懂，易于学习

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商店代码联盟2021 活动背景 Shopee Code League是一个为期3周的编码挑战赛，包括3个编码竞赛，面向该地区的所有学生和专业人员。 由Shopee技术团队专门设计的竞赛涉及数据分析，数据科学和算法问题。 参与者必须分析数据集，得出有见地的结论，并在指定的时间内解决问题。 通过Shopee Code League，我们的目标是： 1.为该地区的本科生和专业人士配备基本的技术技能和专业知识，为新的数字经济做好准备2.通过跨区域的问题解决和知识共享，使技术社区更加紧密3，为参与者提供处理实际数据集和互联网行业挑战的机会 商店代码联盟详细信息：如何运作 Shopee Code League将于2021年3月6日至20日完全在线运营。 1，比赛在联盟的每个周末举行（3月6日-数据分析挑战赛，3月13日-数据科学挑战赛，3月20日-编程竞赛） 2.参加所有比赛不是强制性的。 您的团

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Matlab demo code for shape context matching with thin plate splines(Serge Belongie, Jitendra Malik and Jan Puzicha)

异常轨迹检测 异常轨迹检测的源代码。

压缩文件中包含一下列表： 1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2，模拟预测评分的python代码（python3.x） 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。

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