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项目移至 https://github.com/3cky/mbusd 免费 MODBUS/TCP 至 MODBUS/RTU 网关服务器。 请注意，尽管名称相似，但该项目与 M-Bus（仪表总线）标准无关。

android-lockpattern 版本：3.1.1 测试版（#44） 请随时与我们联系： 电子邮件： haibison.apps[at]gmail.com 简而言之，无论我们是否知道，您都可以在您的闭源/商业应用程序中使用这个库。 希望你喜欢它 ：-） 学分 我们真诚地感谢所有为这个项目做出贡献的朋友。 我们希望这个项目对每个人总是有用的。 C 托马斯·布赖特巴赫 Yan Cheng Cheok（ 项目管理员） 和别的。 历史 版本 3.1.1 测试版 (#44) 初始化： 2014 年 4 月 4 日 版本 3.1 (#43) 发布时间： 2014 年 3 月 10 日 将包名称更改为com.haibison.android.lockpattern 。 更改前缀： 从alp_到alp_42447968_ 。 来自Alp. 到Alp.42447968. . 优

matlab最简单的代码基于CNN的水果分类示例 这些代码是作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。 为了说明使用一些可用工具来开发CNN的方法，我们展示了水果分类和质量控制示例的实现。 另外，使用众所周知的预训练模型实现了相同的示例，以便说明使用转移学习的另一种解决方案。 重要的是要记住，这些示例的目的只是以最简单的方式显示如何针对特定任务实现CNN模型。 因此，建议的示例未进行优化，因此提出了非常简单的解决方案，以使其易于理解。 为了便于比较和讨论，您可以阅读我们的论文。 分别使用TensorFlow [99]和深度学习工具箱[102]在Python和MATLAB中对实现进行了编码。 对源代码进行了注释，并提供了描述性信息，也可以在我们的实验室LITRP（）网站上在线获得这些代码。 如何引用 请随时使用我们的代码并按如下方式引用我们： 纳兰霍-托雷斯（J. 莫拉（Mora）； Hernández-García，河； 巴里恩托斯（RJ）； 弗雷德斯角; Valenzuela，A。卷积神经网

通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿 :left-right_arrow: 保留图像内容，CVPR'20。 CVPR 2020论文“通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿”的官方代码 :left-right_arrow: 保留图像内容”。 我们重新排列了VITON数据集以便于访问。 推理 python test.py 数据集分区我们提出了一个标准，介绍了对某些参考图像进行试戴的难度。 我们选择评估试穿难度的具体要点 我们使用姿势图来计算试穿的难度等级。 其背后的主要动机是服装区域中的遮挡和布局越复杂，难度就越大。 并给出了公式， 计算试穿参考图像难度的公式 其中t是某个关键点，Mp'是我们考虑的关键点集合，N是集合的大小。 细分标签 0 - > Background 1 - > Hair 4 - > Upclothes 5 - > Left-shoe 6 - > Right-shoe 7 - > Noise 8 - > Pants 9 - > Lef

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和声2 Spring Boot 和 Ratpack 随着 Ratpack 和 Spring Boot 的出现，许多人认为您只能选择一种。 这与事实相去甚远。 它们可能重叠的唯一领域是服务 Web 请求。 Spring Framework 是一个非常丰富的生态系统，包括但不限于 DI、web mvc、数据、安全等。Ratpack 专注于快速 Web 应用程序原型设计和迭代——平衡低资源利用率、高性能和开发人员友好性。 我们将探索 Ratpack 和 Spring Boot 协调工作的方式。 背景 建立在 10 多年基于 Servlet 的 Web MVC 应用程序的经验之上 spring:spring-webmvc:1.0.2 2005 年发布 单个自包含工件——独立的 jar/war 或可以部署到 Servlet 容器的 war @Configuration鼓励，尽管您当然可以在 XML 中定义 bean 图 1. 但是为什么要在@Configuration使用 XML 基于注解的框架集成 spring-cloud 项目 @EnableDiscoveryClient @RibbonCl