Visual LeakDetector(VLD)是免费开源的内存泄露检测工具，可以直接在VS各个版本调用，程序运行结束时可以显示出内存的泄露情况

Dlib FaceLandmark Detector 1.3.0.unitypackage 需要依赖opencv

As described in detail in this MSDN article, the JScript garbage collector in previous versions of Internet Explorer manages the lifetime of JScript objects but not of DOM objects. As a result, the JScript garbage collector cannot break circular references between DOM objects and JScript objects, and memory leaks may occur

假新闻检测器 欢迎分类为假新闻。 目标 端到端的机器学习管道将： 提取原始文本数据。 将原始文本数据处理为段落向量 将受过训练的有监督学习分类器应用于段落向量，以将原始文本标记为fake或not_fake fake 知识 比较当今使用的词嵌入应用程序的不同方法 在两者上都使用像Gensim这样的神经嵌入实现 词向量化和 段落矢量化 超调谐神经嵌入算法作为端到端流水线的一部分 使用标准的行业分类器，并将其与端到端管道集成 对多阶段机器学习管道进行故障排除 结构 （第一阶段）假新闻分类： 分类器应用程序伪造新闻文本。 嵌入代码是为学生事先准备的，因此他们可以专注于应用分类器基础知识。 将关注度量（精度，召回率，F1）和模型选择 （第2阶段）文本嵌入技术： 什么是Word2Vec，什么是Paragraph2vec 回顾历史策略以及word2vec为什么效果更好 TF IDF（历史简

人脸识别 使用世界上最精确的面部对齐网络从Python检测面部标志，该网络能够检测2D和3D坐标中的点。 使用基于深度学习的最新人脸对齐方法进行构建。 注意： lua版本可用。 对于数值评估，强烈建议使用lua版本，该版本使用与本文评估的模型相同的相同模型。 不久将添加更多型号。 产品特点 检测图片中的2D面部地标 import face_alignment from skimage import io fa = face_alignment . FaceAlignment ( face_alignment . LandmarksType . _2D , flip_input = Fa

SSD：单发MultiBox检测器 介绍 这是我的2种模型的pytorch实现： SSD-Resnet50和SSDLite-MobilenetV2 。 这些模型基于论文描述的原始模型（SSD-VGG16）。 此实现支持混合精度训练。 SSD Resnet50的输出示例。 动机 为什么在已经有许多ssd实现的情况下存在此实现？ 我相信许多人在看到此实现时都会想到这个问题。 实际上，Pytorch中已经有许多SSD及其变体的实现。 但是，其中大多数是： 过于复杂 模块化 增加了许多改进 未评估/可视化 以上几点使学习者难以理解原始ssd的外观。 因此，我将重点放在简单性上来重新实现这个众所周知的模型。 我相信此实现适合不同级别的ML / DL用户，尤其是初学者。 与本文中描述的模型相比，有一些小的更改（例如主干），但是其他部分严格遵循本文。 数据集 数据集 班级 ＃火车图片 ＃验证图片

Visual Leak Detector 内存泄露检测，包括文档，源代码。

空白页检测器 检测提供的图像是否包含任何功能（如文本或图形）。 如果“具有足够的功能使其被视为非空白”，则将返回其路径。 要求 OpenCV 铛 用法 $ ./bpd.out test-image/*.jpg test-image/5.jpg test-image/6.jpg

具有特征透视变换的多视图检测[] [ ] @inproceedings{hou2020multiview, title={Multiview Detection with Feature Perspective Transformation}, author={Hou, Yunzhong and Zheng, Liang and Gould, Stephen}, booktitle={ECCV}, year={2020} } 概述 我们发布了MVDet的PyTorch代码， MVDet是一种最新的多视图行人检测器； 和MultiviewX数据集，这是一种新颖的合成多视图行人检测数据集。 狂野轨道 多视图X 内容 MultiviewX数据集 使用来自行人模型，在Unity中，我们构建了一个新颖的合成数据集MultiviewX 。 MultiviewX数据集覆盖16米乘

病毒检测器 这是一个可以在您的PC上检测病毒的程序。 它使用VirusShare.com的MD5哈希注册表。 无论文件是否被感染，它都能生成报告。 如果被感染则说明病毒的类型。 这是使用VirusTotal.com提供的API服务完成的。 以下几张屏幕截图显示了它是如何工作的。 开始屏幕。 使用VirusShare.com上的本地数据库进行“病毒扫描”屏幕。 通过VirusTotal.com上传sacn文件。 上传文件的状态。 报告有关扫描文件。 性能视图屏幕。