Shiny SSRR adds advanced Screen Space Raytraced Reflections to your scenes in real-time making them more realistic. This bundle contains 2 packages optimized for each rendering pipeline:- Shiny SSRR for built-in pipeline.- Shiny SSRR for URP (Universal Rendering Pipeline). Both packages offer the same functionality and support forward and deferred rendering path.

实时为场景添加美丽的屏幕空间反射，使其更加逼真。 包含针对每个渲染管道优化的2个包： -内置管道。 -用于URP（通用渲染管道）的。 两个包都提供相同的功能，并支持前向和延迟渲染路径。 主要功能： Shiny SSRR允许您从全局滑块控制反射强度，同时还允许高级别的自定义，包括高级选项，如： -接触硬化使近反射更清晰，同时可以自定义基于距离的模糊性和衰减级别。 -基于物理的反射采用菲涅耳延迟、平滑和节能（也与正向兼容）。 -时空滤波器和镜面反射控制，以衰减和消除产生无闪烁反射的闪烁。 -能够计算物体的真实深度。 -详细的光线跟踪设置。 Shiny还针对以下两种渲染路径进行了设计和优化： -在正向/正向+渲染模式中，可以覆盖每个对象的全局光线跟踪设置，从而提供不平行的控制和性能级别。此外，您还可以决定按图层、名称过滤器甚至特定子网格仅将反射应用于组中的特定对象。 -在延迟渲染模式下，Shiny SSRR通过独立于场景中的对象使用每像素法线和平滑度，利用gbuffer生成更精确的基于物理的反射。

[R 使用R来构建分析，机器学习，仪表板和Web应用程序。

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

mask小应用例子。需要预下载coco模型和安装jupyter，相关依赖参考mask rcnn。实现检测人体并进行背景置灰，凸显人物

The target audience is adults and teenagers since the end goal is to spread awareness of mental health. Mental health advocates and possibly doctors with the background in mental health would be able to target these zones and decrease the number of suicides; Teenagers should be more aware of the mental health of their peers as well, so targeting this broad range would help increase the awareness in a school setting and a public setting. Looking at different demographics across the world may give

速度采样器（GMYC） 该R Shiny App是SPEDE-SAMPLER程序的最后部分，允许用户在通过对对齐的Fasta文件中的序列进行随机重采样而创建的多个系统发育树上运行GMYC分析。 要通过R运行此应用，请在控制台中输入以下内容： install.packages("shiny") # install the shiny package library(shiny) # load up the shiny library shiny::runGitHub("spede-sampler", "CJMvS", ref="main") # run the app

克拉克·范·史丹顿（Clarke van Steenderen） 动物学与昆虫学系南非东开普省Makhanda（Grahamstown）的Rhodes University 2021年电子邮件： :pencil: 功能性 SPEDE-SAMPLER是用Python和R编写的GUI程序，用于使用GMCY方法评估采样对物种划界的影响。 该程序提供以下内容： 读取对齐的Fasta文件，并随机选择n次序列p次。 这些文件保存在输出文件夹中。 例如，可以上传十个COI序列的序列比对。 用户可能希望随机选择该数据集的50％而不进行替换，并将此过程重复15次。 因此，该程序会将15个Fasta文件写到一个文件夹中，其中每个文件包含五个序列的随机选择。 循环遍历输出文件夹，以为每个重新采样的Fasta文件产生最大似然（ML）系统发育。 有两种ML程序可用：FastTree和RAxML。 循环遍历每个ML系统

Shiny SSRR adds advanced Screen Space Raytraced Reflections to your scenes in real-time making them more realistic. This bundle contains 2 packages optimized for each rendering pipeline: - Shiny SSRR for built-in pipeline. - Shiny SSRR for URP (Universal Rendering Pipeline). Both packages offer the same functionality and support forward and deferred rendering path.

shiny平台超市系统开发