Delphi版科大讯飞语言合成Demo，将科大讯飞C++版本演示程序转换成Delphi演示程序，只包含语音合成部分

卷积神经网络的纹理合成 Tensorflow实现的论文-“使用卷积神经网络进行纹理合成” 在此笔记本中，我们将基于给定的纹理生成新的纹理。 输出将从刮擦噪声图像生成。 该过程的步骤如下。 同样，创建笔记本是为了便于自学。 步骤1：预处理输入图像 步骤2：计算输入图像所有图层的输出。 步骤3：什么是损失函数，并计算损失函数。 步骤4：运行Tensorflow模型以最小化损耗并优化输入噪声变量。 步骤5：后期处理并显示图像。 第6步：自动化处理流程 步骤7：绘制成功结果。 结果： 档案： helper.py-用于预处理图像和后处理图像 tf_helper.py-用于计算给定纹理样本图像

基于vs+opencv的视频合成源码（内含350张商场行人照片及生成好的视频），可以在源码中调整帧率以调节视频的播放节奏，源码中在调整实际照片地址和帧率处做了注释，方便新手上手，内含350张商场行人照片和代码运行后生成的视频。

利用OpenCV3.0，将多张图片合成一个视频。代码加可执行程序加样例图片。 图片合成视频OpenCV代码加执行程序加样例图片。

合成孔径雷达（Sar）是采用孔径合成技术获得侦察地形和目标高分辨率图形的成象雷达，它不受云.雨.雪. 和黑夜条件的限制。并能透过常规伪装对隐蔽的目标成象。多频.多极化.多视角.干涉测高.地面运动目标检测等技术的发展大大提高了Sar的探测能力，使得成为现代高科技战争不可缺少的战场监视传感器和对地观测手段。由于具有极大的信号处理增益而很难被干扰。其处理的本质是对目标散射响应形成的回波进行卷积的到目标的散射系数，本实验对单个点目标进行处理。

化学有机合成的综合应用专项训练练习题附解析.doc

这个设计范例展示了如何使用DE2-115 开发板以及一个PS/2 键盘和扬声器，来实现多音电子键盘。

VideoContext VideoContext是一个实验性HTML5 / WebGL媒体处理和排序库，用于在网络上创建交互式和响应式视频。 它由两个主要部分组成。 基于图的着色器加速处理管道，以及媒体播放排序时间线。 该设计在很大程度上受到Web Audio API的启发，因此对于具有Web Audio世界经验的人们来说应该感到熟悉。 目录 编写自定义效果定义 进阶范例 发展 Gitflow 发行版 CI 演示版 在CodeSandbox上查看。 < ! DOCTYPE html > < html > < head > < title > < / title > < script type = "text/javascript" src = "../dist/videocontext.js" > < / script > < / head > < body

smote的matlab代码 高斯噪声回归的合成少数过采样技术 描述 用于高斯噪声回归的合成少数过采样技术 (SMOGN) 的 Python 实现。 使用传统插值以及引入高斯噪声 (SMOTER-GN) 进行回归的合成少数过采样技术 (SMOTER)。 根据给定观察结果的 KNN 距离在两种过采样技术之间进行选择。 如果距离足够近，则应用 SMOTER。 如果距离太远，则应用 SMOTER-GN。 适用于回归适用的预测问题，但用于预测的值很少或不常见。 这也可以作为对倾斜响应变量进行日志转换的有用替代方法，尤其是在生成合成数据也很有趣的情况下。 特征 唯一的开源 Python 支持版本的合成少数回归过采样技术。 支持包含混合数据类型的 Pandas DataFrame 输入、按数据类型自动选择距离度量以及可选的自动删除缺失值。 灵活的输入可用于在连续响应变量和友好参数内控制感兴趣的区域，以对合成数据进行过采样。 纯粹的 Pythonic，为一致性、可维护性和未来改进而开发，没有原始 R 实现中包含的对 C 或 Fortran 的外部函数调用。 要求 Python 3 NumPy 熊猫

新建了一个小文件，可以将csv批量转化成xlsx到当前文件夹。csv批量合成到一个xlsx格式的excel文件里（csv文件在哪个文件夹，该文件就要放在哪个文件夹，生成的xlsx格式文件也在同一个文件夹下面）