pdf 提取器 Pdf-extractor 是的包装器，用于从 node.js 上的 pdf 生成图像、svgs、html 文件、文本文件和 json 文件。 图像：DOM画布用于呈现和导出pdf的图形层。 Canvas 默认导出 *.png，但可以扩展为导出到其他文件类型，例如 *.jpg。 SVG：使用 pdf.js 的将 Pdf 对象转换为 svg。 HTML：PDF 文本转换为 HTML。 这可以用作图像上的（透明）图层以启用文本选择。 文本：PDF 文本被提取到一个文本文件中以用于不同的用途（例如索引文本）。 Node.js 上的 PDF.js 这个库的最基本形式是 pdf.js 的 node.js 包装器。 它具有默认渲染器来生成默认输出，但很容易扩展以合并自定义逻辑或生成不同的输出。 它使用 node.js DOM 和来自 pdf.js 的节点 domstub 确实

2024最新Sora论文（Video generation models as world simulators）的引用文件，包含bib、txt（用于endnote），rdf。 - 方便论文写作直接使用

歌词条件下的神经旋律生成（在演示）。 2020年9月19日，@@@：可以从下载完整的歌词旋律源。 2020年9月17日，@@@：更新了读者的答案，并发布了此工作的更新版本在多媒体计算中ACM交易接受了共享通信与应用（TOMCCAP），2021年。@ 2020年2月14日：发布了用于歌词生成的常规LSTM-GAN编码， 为 如果您使用我们的歌词旋律数据集和歌词嵌入（包括在我们的歌词数据集中经过专门训练的跳码mdoel和BERT模型），请引用我们的论文“用于从歌词生成旋律的有条件LSTM-GAN”，网址为 ，在2021年被ACM多媒体计算通信和应用交易记录（TOMCCAP）接受。您可以找到我们在本文的主观评估中使用的12种旋律（melodies_experiment.zip）。 这12种旋律分别通过基线方法，LSTM-GAN和基本事实生成。 -基线方法：bas1-4--; --LSTM-GA

RNN莎士比亚文本生成 该网络应用程序使用LSTM训练莎士比亚的数据，并创建一种语言模型，以莎士比亚的风格生成文本。 RNN（递归神经网络） 递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，对于建模序列数据（例如时间序列或自然语言）具有强大的功能。 与RNN相比，香草神经网络有一个缺点，它们无法解决需要记住有关过去输入信息的机器学习问题。 在处理顺序数据时，记住数据中的关系是关键，而普通的CNN并不擅长长度可变的输入和输出。 因此，我正在使用RNN进行文本生成。 我使用一种称为LSTM的特殊RNN，它可以处理非常大的数据序列。 简单的RNN有一个称为消失梯度问题的问题，因此它们无法处理大序列。 LSTM旨在处理长期依赖关系。 开发环境 烧瓶== 1.1.2 Werkzeug == 1.0.1 张量流CPU 麻木 古尼康

pylbm pylbm是使用Lattice Boltzmann求解器进行数值模拟的多合一软件包。 该软件包提供了用于描述1D，2D和3D问题中的格子Boltzmann方案的所有工具。 我们选择D'Humières形式主义来描述问题。 您可以使用一组简单的形状（例如圆形，球形，...）来制作复杂的几何图形。 pylbm使用Cython，NumPy或Loo.py根据用户指定的方案和域执行数值方案。 Pythran和Numba即将面市。 pylbm具有mpi4py的MPI支持。 安装 您可以通过多种方式安装pylbm 与曼巴或conda mamba install pylbm -c conda-forge conda install pylbm -c conda-forge 与Pypi pip install pylbm 或者 pip install pylbm --user 从来源

文本生成keras 使用CNN和GRU层的Keras文本生成实现

CommonGen：面向生成常识推理的受限文本生成挑战 @article{lin2019comgen, author = {Bill Yuchen Lin and Wangchunshu Zhou and Ming Shen and Pei Zhou and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi and Xiang Ren}, title = {CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning}, journal = {Findings of EMNLP}, year = {2020} } CommonGen是一个新的受约束文本生成数据集，它需要不同种类的常识来生成有关日常场景的句子，并因此针对生成型

无限正方形/空间1.0.1 游戏的原型是开源的。 Unity资产。 特点：无限的程序生成的世界，几乎所有东西都可以完全摧毁，非常多的NPC（一个星系中多达1000个），涉及数百个NPC的战斗，重力是重要的游戏元素。 该游戏的原型完全可以玩，但是，这不是完整的游戏。 该源代码包含用于游戏开发的所有工具，但是您需要高于平均水平的编程技能。 在代码中没有注释，但是代码本身结构良好，所有脚本和着色器，函数和变量都被命名，以便清楚它们负责什么。 该游戏原型包含五个主要部分： 静态游戏对象池。 基于坐标系的过程生成。 销毁系统，基于对象的替代，对象来自静态对象池。 人工智能，具有生命，彼此之

Next Generation Wireless LANs80211nAnd80211ac

matlab潮流计算含代码代班因素权变分析功率流研究AC-VS-DC方法 项目博客文章： 介绍 该项目需要使用快速解耦的XB版本，根据定义的发电机母线中断来计算发电偏移因子（GSF）。 GSF值用于基于意外事件之前的分支流量和意外事件之前的发电机输出来估算意外事件之后的分支流量。 将MW和MVA流量的AC功率流与DC方法进行比较。 在同一WinZip文件中提供了源代码，这些源代码用于计算生成偏移因子和近似的意外事件后分支流程的功能。 结论 我的结论将总结我对该项目的初步方法，结果以及改善缺陷的机会。 我通过编写代码来确定摆动总线来开始程序流程，因为它在生成偏移因子的计算中以及在简化B素数矩阵方面都发挥了重要作用。 我编写了自己的代码，根据大多数电源系统分析书中的标准算法生成B-素数矩阵。 但是，我最初并未考虑对并联电容器产生任何影响。 实际上，由于该问题是为快速解耦解决方案定义的，因此我在教授的第一堂课中就曾记得模型中假定并联电抗器被忽略。 在2005年9月15日的课堂讨论之前，我找不到“ makeB（）”函数的文档。 后来我加入了代码，以利用该功能检查我自己的代码。 由于它们都是快速