Spleeter是Deezer源代码分离库，其中包含使用Python编写并使用Tensorflow进行预训练的模型。 它使训练音乐源分离模型（假设您具有隔离的源的数据集）变得容易，并提供了经过训练的最先进模型来执行各种分离风格。 2个茎和4个茎模型在musdb数据集上具有最先进的性能。 Spleeter也非常快，因为它可以在GPU上运行时将音频文件分离为4个茎，比实时快100倍。 我们设计了Spleeter，因此您可以直接在命令行中使用它，也可以在自己的开发管道中直接使用它作为Python库。 它可以通过Conda与pip一起安装，也可以与Docker一起使用。

针对一类具有死区的非仿射非线性系统,将预设性能控制与有限时间控制相结合,提出一种具有预设性能的自适应有限时间跟踪控制方法.基于Backstepping技术、模糊逻辑系统及有限时间Lyapunov稳定理论,给出使系统半全局实际有限时间稳定(semi-globally practically finite-time stable,SGPFS)的充分条件和设计步骤.该控制策略不仅使系统的输出误差在有限时间内收敛到一个预先设定区域,同时保证其收敛速度、最大超调量和稳态误差均满足预先设定的性能要求.最后通过仿真示例验证了所提出设计方法的有效性.

MobileNetV3的PyTorch实现这是MobileNetV3架构的PyTorch实现，如论文Searching MobileNetV3中所述。 一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论MobileNetV3的PyTorch实现。这是论文Searching MobileNetV3中描述的MobileNetV3体系结构的PyTorch实现。 一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论并帮助我解决。 [NEW]小版本mobilenet-v3的预训练模型在线，准确性达到与纸张相同的水平。 [NEW]该文件于5月17日更新，因此我为此更新了代码，但仍然存在一些错误。 [NEW]我在全局AV之前删除了SE

BERT中文预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12

替换google的与训练模型，用于facenet人脸识别系统中，替换欧美人脸的训练模型，使用7000余人的图片集合，制作了亚洲人脸模型

自述文件 该存储库包含该论文的数据，代码，预训练的模型和实验结果： [SEntiMoji：由Emoji推动的用于软件工程中情感分析的学习方法] 。 森蒂莫吉 这项研究提出了SEntiMoji，它利用来自Github和Twitter的包含表情符号的文本来改善软件工程（SE）领域中的情感分析和情感检测任务。 事实证明，SEntiMoji能够在代表性的基准数据集上显着胜过现有的SE自定义情感分析和情感检测方法。 总览 data/包含本研究中使用的数据。 它包含两个子文件夹： GitHub_data/包含用于训练SEntiMoji的已处理表情文字。 benchmark_dataset/包含用于评估

Java之JDBC连接数据库实现增删改查(2018 使用Dao层实现 完美封装解决硬编码问题 使用预编译对象PreparedStatement) 配置文件 db.properties（保存数据库账号和密码等） 工具类 JDBCUtil.java（抽取公共部分，解决硬编码问题） 用户账号实体类 User.java（私有化数据库t_user表中的id，username，password） 接口类 IUserDao.java（制定增删改查业务） 实现类 UserDaoImpl.java（实现增删改查功能 使用预编译对象PreparedStatement 安全、便捷不需要我们去拼接字符串，特别是字段很多的时候 同时效率比Statement更高 ） 测试类 UserDaoTest.java（做测试增删改查功能使用）

电子装箱预录系统，GetComputerID.exe

1、Qt5.12.12源码的二进制预编译开发包 2、笔者基于Visual Studio2017 编译的32位二进制开发包 3、笔者分享自己的二进制开发包，方便大家直接下载使用节省时间

深度语义角色标签 该存储库包含用于训练和使用Deep SRL模型的代码，该代码在以下内容中进行了描述： 如果您使用我们的代码，请按以下方式引用我们的论文： @inproceedings {he2017deep， title = {深层语义角色标签：什么起作用，下一步是什么}， 作者= {他，鲁恒和李，肯顿和刘易斯，迈克和Zettlemoyer，卢克}， booktitle = {计算语言学协会年会论文集}， 年= {2017} } 入门 先决条件： python应该使用Python2。您可以使用virtualenv进行模拟。 点安装numpy pip install theano ==