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聚类轨迹 该Python脚本接收分子动力学或Monte Carlo轨迹（.pdb，.xyz或OpenBabel支持的任何格式），使用Kabsch算法找到结构之间的最小RMSD，并执行聚集聚类（一种无监督的机器学习），以对相似的构象进行分类。 该脚本是在考虑到Python 3的情况下开发的，但是，鉴于所有库均可用，它也应在Python 2.7中工作。 脚本要做的是计算轨迹的每个配置之间的距离（使用最小RMSD），建立一个距离矩阵（以压缩形式存储）。 请注意，计算距离矩阵可能需要一些时间，具体取决于您的轨迹多长时间以及每种配置中有多少原子。 距离矩阵也可以从文件中读取（使用-i选项），以避免每次您要更改链接方法（使用-m ）或聚类的距离时重新计算该距离矩阵。 依存关系 该实现依赖于几个库，因此在运行脚本之前，请确保已在Python发行版中安装了所有库。 当前，需要以下库： 我们建议使用 P

上线HTTP点播转码 在CPU和GPU上进行代码转换是昂贵且消耗资源的操作。 对于拥有数千名客户的大公司而言，拥有专用的24/7转码服务器至关重要。 但是我们，零星的代码转换用户，需要采用不同的方法。 仅当确实需要输出时才应进行转码。 该工具正在尝试通过按需提供转码来解决此问题。 该工具仅适用于实时流。 尚不支持寻找。 设定档 在yaml文件中将流指定为对象。 溪流 使用您的流创建streams.yaml文件： streams : : 例子： streams : cam : rtmp://localhost/live/cam ch1_hd : http://192.168.1.34:9981/stream/channelid/85 ch2_hd : http://192.168.1.34:9981/stream/

用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN 对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。 DBSRCNN网络 DBSRCNN-Keras 此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。 如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP 2018） ，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。 依存关系 的Python 3.6.5 TensorFlow 1.1.0。 Keras 2.2.2。 Matlab。 Matconvnet。 产生资料 通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma = 1、2、3和4）上模糊图像。 使用放大系数= 3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。 与SRCNN网络进行公平比较； 使用了训练集Yang91。 训练 使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。 使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后

用户定义网球的初始位置、速度和旋转。 单位是磅、英尺、秒。 网球场坐标为： x - 地面，垂直于网y - 地面，平行于网络z - 离地高度所采取的路径取决于 3 个力： 1) 重力（在 -z 方向恒定 32 ft/s^2 2) 拖动（与 v^2 成比例并在 -v-hat 方向上） 3）升力（与自旋和速度的叉积成正比） 阻力的比例常数与大气密度、球的横截面积、阻力系数和质量的倒数成正比： k_D = C_D*rho_atmosphere*area/(2*mass) 球的旋转使其升起。 常数有类似的形式： k_L = C_L*rho_atmosphere*area/(2*mass) 投放时旋转会增加错误的余地。 上旋（+y 分量）会产生向下的力，导致球下落并允许发球者以更大的初始角度击球。 后旋是通过将 y 分量设置为负值来创建的。 传播是通过 4/5 阶的 Runge-Kutta-Fehl

ZYNQ AXI4读写DDR3进行图像存储的乒乓操作

论文研究-一种决策知识表示和进行模糊决策的新方法——模糊决策表.pdf,  集中于决策表方法的几个方面，以（确定的）决策表形式为基础对其进行模糊扩展，以便于处理不精确和不确定的决策情形。因此，确定的决策表可以作为一种特例，定义了模糊决策表其模糊性包含在条件及行动中，进而在模糊决策表范围内引入了完备性的概念。

一款照片按照拍摄时间年月日进行分类软件，它可以根据照片的EXIF信息进行分类，可以按照日期进行批量分类并放入到以日期命名的文件夹当中，如果你需要按照时间日期来分类数码照片，就可以用这款工具轻松的完成。

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