集成两个插件滤镜,大大提升potplayer解码能力!!
2021-09-21 21:43:06 38.21MB potplayer madvr LAVfilters
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片段 Snippext是从用户生成的内容(例如,在线评论)中挖掘意见和客户体验的提取管道。 论文:苗正杰,李玉良,王晓兰,tanh望秋,“ Snippext:具有增强数据的半监督意见挖掘”,载于WebConf(WWW)2020 要求 Python 3.7.5 PyTorch 1.3 HuggingFace变形金刚 带有em_core_web_sm模型的空间 NLTK(停用词,词网) Gensim NVIDIA Apex(FP16培训) 安装所需的软件包 conda install -c conda-forge nvidia-apex pip install -r requirements.txt 下载预训练的BERT模型和word2vec模型(用于数据增强): wget https://snippext.s3.us-east-2.amazonaws.com/finetuned
2021-09-17 17:13:02 13.75MB Python
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Towards_the_Detection_of_Inconsistencies_in_Public_Security_Vulnerability_Reports(安全漏洞报告的差异性测量) 应急响应 业务风控 安全运营 风险评估 安全防御
2021-09-10 11:00:06 1.85MB 移动安全 web安全 安全 安全防护
主要介绍了vue@cli3项目模板怎么使用public目录下的静态文件,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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使用Delphi连接SFTP,代码完整,dll和pas、dcu文件齐全;功能完整,包含有密码登录和无密码Public Key和Private Key登录,已在Delphi7下运行通过,参考意义大。
2021-08-25 10:50:33 2MB delphi SFTP
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wooyun_public-master
2021-08-23 13:13:22 893KB wooyun_public
C230 Series Chipset Family Platform Controller Hub (PCH) Datasheet
2021-08-21 16:32:05 2.53MB Intel
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颅骨分割matlab代码自动检测 关于 该管道旨在仅使用T1加权MRI自动检测中风患者的脑部病变。 管道结合了无监督和有监督的方法来检测脑部病变。 首先,无监督方法执行从原始空间到标准空间的统一分割归一化图像,并生成不同组织类型(灰质,白质和液体)的概率图。 这使我们可以通过将标准化MRI与健康对照对象进行比较来构建初始病变概率图(LPM)。 然后,我们执行基于非刚性和可逆图集的配准,以细化灰质,白质,CSF和病变的概率图。 这些概率图与归一化MRI结合以构建三种类型的特征,我们使用监督方法来训练三个支持向量机(SVM)分类器以用于组合分类器。 最后,组合分类器用于完成病变检测。 版本 2015年4月15日 用法 安装 该管道要求您已安装Matlab和SPM8。 将“ AutomatedLesionDetection”文件夹及其所有内容放在SPM的工具箱文件夹中。 病变分割示例(使用预先生成的图像) 启动Matlab并启动SPM8(通过在Matlab命令行中输入“ spm fmri”)。 在SPM主窗口中按“批处理”按钮以显示“批处理编辑器”窗口 在“批处理”窗口中,选择“ SPM /
2021-08-21 00:27:19 185.67MB 系统开源
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RM69330_UserGuide_V0 1_20171204 (Public version).pdf
2021-08-20 17:26:22 5.02MB Display 显示驱动
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S905_Public_Datasheet_V1.1.4S905_Public_Datasheet_V1.1.4S905_Public_Datasheet_V1.1.4S905_Public_Datasheet_V1.1.4
2021-08-20 16:06:04 6.24MB S905 Public Datasheet V1.1.4
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