PoseEstimation-TFLiteSwift 此项目是使用TensorFlow Lite在iOS上进行的姿势估计。 如果您对iOS +机器学习感兴趣，请访问您可以查看各种DEMO。 实时2D姿态估计 3D姿势估计 特征 支持2D姿势估计TFLite模型 金属框架实时演示 相册演示 支持3D姿态估计TFLite模型 金属框架实时演示（但实时模型尚未准备好） 实时姿态匹配演示 相册演示 在2D演示页面中渲染2D姿势估计的结果关键点 使用SceneKit渲染3D姿势估计的结果关键点 渲染2D姿势估计输出的热图 典型基于热图的模型的零件置信度图 OpenPose（2D多人）的零件相似性字段 在3D姿势演示中实现了具有余弦相似性的姿势匹配 实施以固定3D姿势估计中的肩膀关键点，以进行姿势匹配的预处理 楷模 源图像 名称 gif img-0 img-1 i

When someone discovers that you are writing a textbook, one (or both) of two questions will be asked. The first is "Why are you writing a book?" and the second "How is your book different from what's out there?" The first question is fairly easy to answer. You are writing a book because you are not entirely satisfied with the available texts. The second question is harder to answer. The answer can't be put in a few sentences so, in order not to bore your audience (who may be asking the question only out of politeness), you try to say something quick and witty. It usually dosen't work

高考模块—有机推断4(高考化学冲刺题附详细答案).pdf

初中化学推断题.pdf

经典书籍，值得收藏

matlab分时代码BVAR连接 描述 这是一种用户友好的Matlab GUI，它对贝叶斯多主题向量自回归（VAR）模型实施了变分推理方法，以便基于静止状态功能MRI数据来推理有效的大脑连通性。 建模框架使用贝叶斯变量选择方法，以允许在主题级别和小组级别同时推断有效的连接性。 它还可以灵活地将多模式数据（尤其是结构性DTI数据）集成到现有结构中。 我们开发的变分推理方法可实现方法的可扩展性，并能够根据数据的全脑分割来估计主题级和小组级的大脑连接网络 下面的手稿中描述了变分方法的方法论和详细实现： Chiang，S.，Guindani，M.，Yeh，HJ，Haneef，Z.，Stern，JM和Vannucci，M.（2017）。 使用多模态神经影像数据进行多主体有效连通性推理的贝叶斯矢量自回归模型。 人脑映射，38，1311-1332。 Kook，JH，Vaughn，KA，DeMaster，DM，Ewing-Cobbs，L.和Vannucci，M.（2020年）。 BVAR-连接：用于大脑连接网络推理的多主题向量自回归模型的变分贝叶斯方法。 神经信息学的出现。 内容和安装。 该存储库包含

初三化学酸碱盐推断题训练借鉴.pdf

大数据背景下网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断研究 本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断。模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好。

可以解决辛普森悖论的疑惑，讲了统计的一些基础知识

详细的讲解深度学习成员推断攻击的相关知识，并展示了如何实现成员推断攻击。适合了解成员推断攻击。详细的讲解深度学习成员推断攻击的相关知识，并展示了如何实现成员推断攻击。适合了解成员推断攻击。