最近项目中需要实现两组图片对比，并能将两者的区别标识出来。 在网上搜索一大堆找到一篇大神的文章，最终实现该功能，在这里记录下： 想要实现此demo，首先我们得确保电脑上已安装 openCV 和 Python 两个工具以及scikit-image和imutils两个库： 安装方法，在这里不多说，我安装的是Python3.6 和openCV2，安装方法网上自行百度谷歌； 进入正题： 新建一个新的Python文件并命名为copmarePicture.py，写入下面的代码： from skimage.measure import compare_ssim #~ import skimage as s

IOS应用源码之【框架】PJSIP - Open Source SIP Stack.rar

簡單的開源 EtherCAT 主站 SOEM 是用 c 編寫的 EtherCAT 主庫。它的目的是學習和使用。邀請所有用戶研究源代碼，以了解 EtherCAT 主站的功能以及它如何與 EtherCAT 從站交互。 由於所有應用程序都不同，SOEM 盡量不強加任何設計架構。在 Linux 下，它可以用於通用用戶模式、PREEMPT_RT 或 Xenomai。在 Windows 下，它可以用作用戶模式程序。

安装和配置IBM刀片服务器BladeCenter Open Fabric Manager

安装和配置IBM刀片服务器BLADECENTER+OPEN+FABRIC+MANA

OpenExposer 是一种低成本的开源立体光刻打印机。 硬件 3D打印零件 对于这个早期的原型，您将需要一些 3D 打印部件。所有部件均使用 OpenSCAD 制作。它们位于 3D 零件文件夹中。 电子产品 控制器板 Open Exposer 使用 Arduino UNO。直到现在还没有 Arduino Shield。到目前为止，我一直在使用 FabScan Shield 来安装电机驱动器。 多边形镜子 #####引脚排列： pin1：时钟 Pin2：无连接。 pin3：电机启动/停止：Gnd是启动+5 Pin4：电机接地。 Pin5：V电机：12V 为了生成时钟信号，使用了 attiny2313。它将很快被 555 取代。 激光驱动器 激光单元使用 TTL 激光驱动器。激光驱动板位于电子文件夹中。它基于 di4drive TTL 激光驱动器。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Open Source 3 Axis Board Design filesEvvGC - 开源 3 轴云台控制器（硬件文件） 20130711 - 文件的初始创建和填充 20130712 - 使用 Digikey BOM 更新了 vpre1.3ce2，并进行了一些零件替换，没有布局更改 20130712 - SandSquid 链接到 vpre1.3ce2 BOM 20130714 - 将 vpre1.3ce2 组件 R5、R13、R14 从 1k 电阻器更新到 10k 以更好地匹配 STM 规范 20130715 - 没有变化，只是快速同步 1.3ce2 文档和 OSH/Stencil 文件 20130802 - vpre1.3ce2 - SandSquid 更新为包括母外壳/销 - 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

添加open with code注册

用于 open_stt 数据集的 PyTorch E2E ASR 用于训练语音识别任务的语言和声学模型的最少脚本集。 训练管道包括以下阶段： 基于字符的RNN语言模型 具有 CTC 损失的 CNN-RNN 声学模型 基于字符的 RNN 语言模型和具有 RNN-T 损失的 CNN-RNN 声学模型 使用强化学习和 RNN-T 损失进行微调 结果 下表显示了。 阶段 模型 失利 更新 核证减排量 世界范围内 1 LM 行政长官 2407000 2 是 反恐委员会 216850 19.9 57.0 3 LM+AM 循环神经网络 108425 21.7 45.6 4 LM+AM 强化学习 300 19.2 43.9 要求 PyTorch >= 1.3（带有错误修复 ） 预处理 基于 log mel 滤波器组的声学模型，带有 40 个大小为 25 毫秒的滤波器，

现代机器学习技术可用于构建强大的对撞机物理问题的模型。 但是，在许多应用中，由于数据中缺少真实级别的信息，因此在不完善的仿真上对这些模型进行了训练，这冒着仿真学习模型风险的风险。 在本文中，我们介绍了无标签分类的范式（CWoLa），其中训练了分类器以区分类的统计混合，这在对撞机物理学中很常见。 至关重要的是，既不需要单个标签也不需要类别比例，但是我们证明了CWoLa范例中的最佳分类器也是在传统的完全监督情况下所有标签信息均可用的最佳分类器。 在一个分析性玩具示例中证明了这种方法的强大功能之后，我们考虑了对撞机物理的现实基准：使用夸克/胶子混合训练样本区分夸克和胶子引发的射流。 更一般而言，CWoLa可以应用于标签或类别比例未知或模拟不可靠但类别的统计混合可用的任何分类问题。