具有可变大小比例的简单模板匹配。 在图像Is（灰度图像）的canny边缘图像中找到模板Itm（二值图像）。 模板大小不需要与图像中的目标完全相同，扫描各种大小比例。 模板 Itm 。 INPUT: 是模板所在的彩色图像。 Itm：模板二进制图像。 OUTPUT: 最佳匹配的位置 (x,y) 匹配的分数。 显示（是）标有最佳匹配的图像。 还返回调整大小的图像和调整大小的模板，以提供最佳匹配的大小比例。 方法：扫描模板Itm和图像Is之间的各种大小比例，找到模板Itm最匹配的图像大小比例和位置。 在图像Is的精巧边缘和模板Itm之间使用简单的模板匹配互相关。 主要功能：MAIN_find_template_in_image

简单的模板匹配。 在图像 (Is) 的边缘图像中查找模板 (Itm)。 返回模板在图片中的位置以及该点匹配的分数。 将图像上的模板位置标记为图像 (Is)。 输入： 1) 应在其中找到模板的灰度图像 (​​Is)。 2）模板二进制图像（Itm）。 方法： 在模板（Itm）和灰度图像（Is）的canny边缘图像之间使用简单的模板匹配（Cross correlation）。 模板的大小（Itm）和图像中要识别的对象i的大小（Is）必须相同。 对于识别图像中模板的类似功能，即使对象不符合模板大小，请参阅“简单模板匹配与可变图像模板大小比”。

TFCudnnLSTM TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板 依存关系 TensorFlow v1.8 + CUDA v9.0 + cuDNN v7.0 + scikit学习 tqdm 计算性能 TensorFlow的性能指南包括 ，其中指出： 在NVIDIA GPU上，始终应首选使用tf.contrib.cudnn_rnn除非您需要不支持的图层归一化。 根据，与TensorFlow的其他LSTM实现相比， CudnnLSTM实现了显着的加速（比LSTMBlockFused快约2倍，比BasicLSTM快约5倍）。 语言建模实验 我们还采用并尝试运行在那里实现的三个LSTM版本： BasicLSTMCell ， LSTMBlockCell和CudnnLSTM 。 我们发现由于API的更改， CudnnLSTM示例无法在TF v1.8中运行，但是在解决了一些

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一个简单的使用 spring+springMVC ，数据库的文件也在其中，希望 对大家 有所帮助！ 分也不高 ， 评论之后 自动会返还分数的

基于VS2017 涉及MFC Tab Control 、menu、Combo Box 等常用控件的简单上位机模板。

简单公司主页HTML5模板是一款公司企业类官网网站模板下载。提示：本模板调用到谷歌字体库，可能会出现页面打开比较缓慢。

带旋转的简单模板匹配在图像中找到适合模板的对象。图像中对象的方向不必与模板相同。 模板以各种旋转与图像匹配，并选择最佳匹配。 该函数使用模板和图像的canny边缘图像之间的互相关来确定最佳匹配。 MAIN_find_object_in_image（Itm，Is）是主要功能。 输出是图像上标有对象边界的模板的边界，位置和大小。 有关更多详细信息，请参阅代码 zip 文件中提供的自述文件。