无服务器参考体系结构：图像识别和处理后端 图像识别和处理后端演示了如何使用通过 ， ， 和来编排无服务器处理工作流程。 此工作流程处理上传到Amazon S3的照片，并从图像中提取元数据，例如地理位置，大小/格式，时间等。然后，它使用图像识别来标记照片中的对象。 同时，它还会生成照片的缩略图。 该存储库包含下图所示的所有Lambda函数的示例代码，以及用于创建函数和相关资源的AWS CloudFormation模板。 您还可以运行一个测试Web应用程序来与后端进行交互。 架构演练 将图像上传到private/{userid}/uploads前缀下的PhotoRepo S3存储桶 S3上传事件触发S3Trigger Lambda函数，该函数在AWS Step Functions中启动ImageProcStateMachine的执行，并传入S3存储桶和对象键作为输入参数。 ImagePr

负荷电流 EEGLAB功能可导入Computedics Neuroscan Curry数据文件（版本6、7、8和9）。 安装 要使用这些功能，请单击右侧的“克隆或下载”按钮，然后选择“下载ZIP”。 下载文件后，解压缩软件包，然后将loadcurryX.X文件复制到EEGLAB plugins文件夹中。 重新启动EEGLAB后，在“文件”->“导入数据”->“使用EEGLAB函数和插件”下，您现在应该可以看到“来自Neuroscan Curry文件”作为选项列出。

通过小波变换求解2D泊松方程。

决策模型中的需求函数

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派托奇的SIREN SIREN-Pytorch实现。 安装 $ pip install siren-pytorch 用法 基于SIREN的多层神经网络 import torch from torch import nn from siren_pytorch import SirenNet net = SirenNet ( dim_in = 2 , # input dimension, ex. 2d coor dim_hidden = 256 , # hidden dimension dim_out = 3 , # output dimension, ex. rgb value num_layers = 5 ,

使用列表的便利功能 实验包，具有使用List的便捷功能。 请注意，此API是试验性的，可能还会经历更多的迭代。 反馈和贡献非常欢迎。 测验 该软件包使用和 。 贡献 拉请求是受欢迎的。 您可以在5天内收到某种回应。 如果您要添加新功能，请遵守以下规定。 包括，并确保您的文档具有说明此功能的代码片段。 我们在travis设置中使用来验证我们的示例代码是否正确，因此请利用这一优势。 提供详细的用例，其中新功能将很有用。 另外，将新功能与不包括使用功能的最佳实现方式进行比较。 将测试添加到Tests/Tests.elm 如果要改善现有功能，请使用东西并使用像的基准测试库来演示性能提升。

••••• • • 无服务器示例 易于部署的服务的集合。 目录 点击展开 入门 如果您不熟悉无服务器，建议您通过在 ， ， 或创建HTTP API端点来开始使用。 例子 每个示例都包含一个README.md ，其中包含有关服务及其用例的说明。 有一个例子吗？ 提交PR或。 :high_voltage: 要安装任何这些，您可以运行： serverless install -u https://github.com/serverless/examples/tree/master/folder-name -n my-project 例 运行 使用.NET Core和DynamoDB进行读/写操作 网络

该文档采用了有理正交基函数进行建模和系统辨识。