FFMPEG媒体插件，用于虚幻引擎 一个让您将FFMPEG库用作媒体播放器的插件 特征： 在Windows和Mac上均可使用 支持硬件加速编解码器 支持带有Alpha的视频 如何使用 该插件适用于Unreal 4.26 您可以将存储库克隆到/Plugins/或者如果需要，可以将git子模块用于自己的git存储库。 另外，如果您希望使插件可用于所有项目，则可以复制到Engine/Plugins/ 。 不要忘记运行UE4的“ Generate Project Files来说明这些更改！ 按照以下步骤但出于对使用自动播放器的偏爱，请在播放器替代中选择FFMPEGPlayer，以进行

根据原图和对应的alpha图提取前景并且合成新图（基于python+opencv） 具体可以参考我的论文博客：https://blog.csdn.net/qianbin3200896/article/details/87934119

此 GUIDE 程序计算双指数 Alpha 和 Beta 参数。 fminsearch 函数执行主要计算过程。 该程序可由以下人员编写： mcc -m -B sgl FRYO NUEVO RAYO

此函数通过问卷的定量答案计算 Cronbach α。 问卷的答案必须是一个二维矩阵，这是唯一的函数输入。 如果结果大于 0.8，则认为答案是可靠的。 如果分数低于0.2，则答案根本不可靠。 请注意，负分（可能出于统计原因出现）表示答案是完全随机的。 例子： X=randn(20,7); a=cronbach(X);

2、时间跨度：1970-2019 3、区域范围：全国 4、指标说明： Chinn-Ito指数(KAOPEN、KAOPEN基于二元虚拟变量 数据具体构造方式参考文献： “A New Measure of Financial Openness”, Journal of Comparative Policy Analysis,Volume 10, Issue 3 September 2008, p. 309 - 322. Note that this paper uses the 2007 version of the dataset (containing data up to only 2005), which will differ from the current 使用数据请引用： Chinn, Menzie D. and Hiro Ito. 2006.”What Matters for Financial Development? Capital Controls, Institutions, and Interactions,” Joversion of the dataset

这个是我们老师在上课时对alpha-beta剪枝的解释，个人觉得比较容易理解，因为在博客中无法上传视频，所以只能上传为资源了．对于这个视频我有相应的博客解释．

做tesseract识别的时候用到的一个包 ，里面有com.sun.media.imageio.plugins.tiff.TIFFImageWriteParam;

我们基于α-β剪枝人工智能方法的的中国象棋使用python实现，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力，经过多轮测试，搜索五步的时候，电脑胜率达到80％左右。 （关于代码，my_chess.py里面是对可行走法的搜索，chinachess.py里面是象棋UI的实现，history_heuristic.py里面是历史启发算法优化部分，chess_constants.py是对棋盘、棋子基本单位的定义，my_game.py里面是Alpha-Beta算法的实现。） 我们的中国象棋使用python实现，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力，经过多轮测试，搜索五步的时候，电脑胜率达到80％左右。 （关于代码，my_chess.py里面是对可行走法的搜索，chinachess.py里面是象棋UI的实现，history_heuristic.py里面是历史启发算法优化部分，chess_constants.py是对棋盘、棋子基本单位的定义，my_game.py里面是Alpha-Beta算法的实现。）

20210730-广发证券-多因子Alpha系列报告之（四十二）：海量技术指标掘金Alpha因子.pdf

人体姿态识别 Alpha Pose is an accurate multi-person pose estimation system. It is the first open-sourced system that can achieve 70+ mAP (72.3 mAP) on COCO dataset and 80+ mAP (82.1 mAP) on MPII dataset. To associate poses that indicates the same person across frames, we also provide an efficient online pose tracker called Pose Flow. It is also the first open-sourced online pose tracker that can both satisfy 60+ mAP (66.5 mAP) and 50+ MOTA (58.3 MOTA) on PoseTrack Challenge dataset.