React Native Document Scanner 实时文档检测库。 返回捕获图像的URI或base64编码的字符串，使您可以轻松地存储它或随意使用它！ 特征 ： 实时检测 透视校正和图像裁剪 实时相机滤镜（亮度，饱和度，对比度） 闪 易于使用的base64图像 可以很容易地用插入 两个平台 如果您使用的是本机0.48+，请使用版本> = 1.4.1 $ yarn add https://github.com/Michaelvilleneuve/react-native-document-scanner $ react-native link react-native-do

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pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN，最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构：136-> 64-> 16-> 1，ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失（火车） 损失（评估） ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6

一个使用 FFT 实现重叠和保存方法的简单文件。 样本数据（音乐、随机数、正弦波）用于证明该方法有效。 Overlap 和 Save 方法的结果与 Matlab 的线性过滤（filter(b,a,x)）进行了比较。 我将文件修改为一个函数，稍后将其修改为一个Gui以供学习

今天有空，写了基于C#使用Spring.Net的演示实例，希望能给有需要的人带来帮助，其中演示了配置下的IOC、AOP、属性注入、构造函数注入、通知过滤器、以及不使用配置直接代码硬编的AOP动态代码过程，另外还增加了Castle实现IOC及AOP的示例。 使用VS2015或VS2017打开，.net版本为4.5

PyPhotoshop 图像过滤器的Python实现 使用Python调整亮度和对比度，添加模糊并检测边缘！ 遵循教程： : 为了下载此代码，请单击右上角的绿色按钮并以ZIP git clone https://github.com/kying18/pyphotoshop.git下载，或使用git clone https://github.com/kying18/pyphotoshop.git 。 您将需要pip install -r requirements.txt （如果遇到找不到模块的错误，请使用pip3 ）。 在该文件夹中，您将找到以下文件： image.py：包含Image类，该类将使用PNG Writer和Reader读取和写入图像 png.py：来自Johann C. Rocholl的纯Python PNG Reader和Writer类 transform.py：

在本文中，我们将制定并彻底讨论概率贝叶斯分类算法及其在Node.JS和JavaScript中的实现，这些算法可主动用于检测和定位包含潜在垃圾邮件和其他未经请求的数据的邮件。