专业版的截图工具,常用于电商客服等操作。
2022-07-24 18:05:18 12.25MB 截图
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《Extremely Lightweight Quantization Robust Real-Time Single-Image Super Resolution for Mobile Devices》移动端分辨率论文复现,该论文方案为CVPR举办的Mobile AI Challenge 2021比赛的冠军方案,实现了在移动设备上的实时推理,模型符合轻量级(模型大小0.02M)。复现内容包括训练、推理、unit8量化。压缩包中包括:论文及其复现代码(pytorch)。
2022-07-23 21:05:12 2.59MB 深度学习 超分辨率 pytorch 人工智能
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针对nginx日志的 1分钟统计, 找出慢访问, 以便告警 管理员. 也方便开发人员针对慢日志进行及时优化. linux脚本, 配合本人资源mailto3.py , 方便及时邮件通知 注: 如果你自定了nginx日志格式, 可能会导致统计不准, 需要调整对应字段.
2022-07-23 12:00:32 2KB nginx慢日志 邮件告警
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支持WIN7,WIN10,声随心所欲2022最新,彩工作站,彩打印。包含注册。需要配合采集卡使用,某宝十几几十都有。
2022-07-23 09:04:58 24.14MB 彩超工作站
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像分辨率 王朝峰,李振和石军,“具有自适应加权学习网络的轻量图像分辨率”, 该代码基于 依存关系 的Python 3.5 PyTorch> = 0.4.0 麻木 skimage 意象 matplotlib tqdm 代码 git clone git@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cd AWSRN 抽象的 近年来,深度学习已以出色的性能成功地应用于单图像分辨率(SISR)任务。 但是,大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算,这限制了它们在现实世界中的应用。 在这项工作中,为SISR提出了一种轻量级SR网络,称为自适应加权分辨率网络(AWSRN),以解决此问题。 在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块(LFB),用于有效的残差学习,它由堆叠的自适应加权残差单元(AWRU)和局部残差融合单元(LRFU)组成。 此外,提出了一种自适应加权多尺度(AWMS)模块,以充分利用重建层中的特征。 AWMS由几个不同的尺度卷积组成,并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2022-07-22 17:28:21 3.95MB 系统开源
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Pillow模块讲解 一、Image模块 1.1 、打开图片和显示图片 对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片,我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法,来打开图片。open方法接收两个参数,第一个是文件路径,第二个是模式。主要的模式如下: mode(模式) bands(通道) 说明 “1” 1 数字1,表示黑白二值图片,每个像素用0或1共1位二进制码表示 “L” 1 灰度图 “P” 1 索引图 “RGB” 3 24位真彩图 “RGBA” 4 “RGB”+透明通道 “CMYK” 4 印刷模式图像 更多的模式也就不说了,关于模式的模
2022-07-22 11:08:57 2.24MB 图像处理 模块
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Shine是一個以定點算法實現的快 mp3 編碼庫。因此,該庫可用於在沒有 FPU 的架構上執行快速 mp3 編碼, 編碼算法相當簡單。特別是,它沒有任何心理聲學模型。
2022-07-21 19:06:06 914KB 定點算法 mp3編碼器
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内容来源于互联网,如果有侵权内容、不妥之处,请第一时间联系我们删除。敬请谅解! 有的不知道这个是怎么运营模式/ 其实也很简单 技术商卖技术给代理商,代理商卖应用给实体商家,老板用这个东西生成爆店码消费者扫一下确认授权然后领取优惠卷得到优惠折扣同时自动用消费者某音号转发一条带定位的商家的宣传视频(视频是提前放在后台的 多条视频随机转发)
2022-07-21 17:41:03 4.58MB 抖音 爆店 优惠券 php
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2022-07-21 14:22:53 1.81MB 录屏 无水印 无广告 录像
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# SRCNN分辨率Pytorch代码 1. 复现SRCNN,使用三层卷积层,kernel size分别为9,1,5; 2. 包含数据集,并包含在该数据集上训练6000epoch的模型pth文件; 3. 包含训练和推理代码,可以使用已经训练好的代码直接推理。
2022-07-20 20:23:17 3.63MB pytorch 综合资源 人工智能 python