iOS-VideoToolBox-demo iOS VideoToolBox encode&decode demo 详细讲解：

例：javascript
/*
* Base64编码/解码
* 例:
* var obj=new Base64();
* var de=obj.Encode64("我的网站啊好");
* var En=obj.Decode64(de);
*/

用JavaScript实现PHP里的Base64编码与解码。 使用方法： encode64('要编码的字符串'); decode64('要解码的字符串');

哈夫曼编码的matlab代码霍夫曼编码解码 MATLAB中的霍夫曼代码编码和解码 这是阿尔伯塔大学CM​​PUT 307的实验1。 这是有关如何在MATLAB中编码和解码霍夫曼代码的示例代码。 TA为CMPUT 299提供了部分代码。

关于新一代AVS音频编码标准制定过程简介以及未来AVS发展趋势展望

RNN自动编码器 我研究tensorflow和RNN＆RNN autoenc和代码。 我使用的是midi文件中的音乐旋律数据。 内容 基本RNN RNN自动编码器（LSTM自动编码器）（参考： ） 描述 1.基本的RNN 我在张量流代码中实现了基本的RNN结构。 2. RNN自动编码器 我在张量流代码中实现了RNN自动编码器结构。 它由RNN编码器和RNN解码器组成。 编码器的最终状态用作通用自动编码器的压缩空间。 解码器的输入是学习时的学习数据序列，但是当用于输出时，输出返回到输入。 代码 模型（仍在编辑中） RNN_AE_model_decoder_dynamic：在张量流中使用动态rnn的模型 RNN_AE_model_decoder_feedback：使用带有for循环的单元格进行建模 火车：火车模型 测试：使用经过训练的模型生成新序列 util：实用程序代码

用于机器翻译的 RNN 编码器解码器 介绍 在基于短语的机器翻译中，通常使用无监督对齐方法提取短语对。 这些本质上通常是生成性的对齐方法无法结合关于语言完整性和短语对质量的其他度量的信息。 因此，提取的短语对通常相当嘈杂。 在不偏离常规短语提取程序的情况下使用这些短语对的一种方法是为每个短语对使用附加特征，然后使用判别训练学习这些特征的权重，其目标是区分好假设和坏假设。 随着最近在机器翻译中使用神经网络，我们有能力将可变长度的句子表示为固定大小的向量表示。 这种表示可以基于我们认为有用的任何质量度量来创建。 一旦我们根据语言的某些属性（语法、语义）获得句子/短语的向量表示，就相对容易问自己一个短语对有多好。 该项目建立在这项工作和其他神经机器翻译工作的基础上，以估计短语对的短语相似度。 评估将通过将此指标用作基于短语的翻译和短语表修剪中的另一个特征来进行。 短语相似度 使用无监督对齐进行短

基于MATLAB实现的游程编码及解码，数字图像处理及MATLAB实现——实验7-实验报告，二值化，游程编码，游程解码。

matlab曲线重构代码 Hand-painted-curve-codec Coding and decoding of hand-painted curve in Matlab with GUI 代码说明 code文件夹中为输出好的可执行文件，其他为原工程文件 非win7 64 bit或matlab版本过低会可能会有兼容问题，需要将代码复制进MATLAB中重新构建即可 部分功能展示 主界面 手绘曲线 编码离散图 解码还原图

基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM