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  1. eclipse swt/jface核心应用 源码

  2. 目录回到顶部↑第1篇 SWT起步篇. 第1章 Java语言的GUI历史 2 1.1 最初的AWT 2 1.2 Swing工具包 3 1.3 Eclipse的诞生 3 1.4 Eclipse贡献SWT工具包 5 1.4.1 SWT的结构 6 1.4.2 SWT所支持的操作系统 6 1.5 Sun AWT/Swing与Eclipse SWT 7 1.5.1 Swing与SWT的比较 7 1.5.2 SWT的优势和不足 8 1.6 SWT与JFace、Eclipse 9 1.6.1 JFace是SW
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-10-23
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:dddddz
  1. PHP开发实战1200例源码

  2. 目录 第1篇 基础篇 第1章 开发环境 2 1.1 AppServ——PHP集成化安装包 3 实例001 通过AppServ配置PHP开发环境 3 实例002 AppServ应用技巧 6 实例003 第1个PHP程序 7 1.2 XAMPP——PHP集成化安装包 8 实例004 通过XAMPP配置PHP开发环境 8 实例005 测试XAMPP是否安装成功 11 实例006 XAMPP应用技巧 12 实例007 第2个PHP程序 13 1.3 IIS+PHP+MySQL——独立搭建PHP 开发环
  3. 所属分类:PHP

    • 发布日期:2012-09-22
    • 文件大小:37748736
    • 提供者:thbcsl
  1. face-detector-源码

  2. 我们的工作已经发表在“模式识别”信函中。 发言题目:地标制导的独立时空通道注意和基于互补上下文信息的面部表情识别 我们建议的FER框架: 使用GRADCAM的FEDRO图像的激活图如下所示: 下面显示了我们从FERPLUS数据集中合成的蒙版人脸图像的示例: 下面显示了在Baseline3,RAN和FERPlus上我们的蒙版人脸图像模型之间使用GRADCAM绘制的激活图的比较: 注意:我们的训练有素的模型检查点将在发布后提供。 引文:article {gera2020land
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42144554
  1. swav:SwAV的PyTorch实施httpsarxiv.orgabs2006.09882-源码

  2. 通过对比群集分配进行视觉特征的无监督学习 该代码提供了PyTorch实施和SwAV预训练的模型(SW apping V IEWS之间的ssignments),如在本文描述的。 SwAV是一种无需使用注释即可预训练卷积网络的有效且简单的方法。 与对比方法类似,SwAV通过比较图像的变换来学习表示,但是与对比方法不同,它不需要计算特征对比较。 由于不需要大型存储库或辅助动量网络,因此它使我们的框架更高效。 具体来说,我们的方法同时对数据进行聚类,同时在为同一张图片的不同增强(或“视图”)生成的聚类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_42160376
  1. Predicting-House-Prices:线性回归使用Turicreate预测房价-源码

  2. 预测房屋价格 使用Turicreate进行线性回归以预测房价。 在这里,我们可以使用graphlab或turicreate框架。 Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。 您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加建议,对象检测,图像分类,图像相似度或活动分类。 因此,我们在这里使用Turicrete。 在本笔记本中,我们将使用金县的房屋销售数据,通过简单的(一次输入)线性回归来预测房价。 使用graphlab SArray和SFrame函数计算重要的摘要统计信息 编写函数以使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:45088768
    • 提供者:weixin_42110469
  1. vectorai:Vector AI —用于构建基于矢量的应用程序的平台。 使用向量对数据进行编码,查询和分析-源码

  2. Vector AI是一个框架,旨在使构建基于生产级矢量的应用程序的过程尽可能快速,轻松地进行。 与json文档一起创建,存储,操纵,搜索和分析向量,以增强诸如神经搜索,语义搜索,个性化推荐建议等应用程序。 访问我们的网站并注册一个api-key: : 对于Python文档: : 对于REST API文档: : 加入我们的不和: : 有关比较我们功能的更温和的介绍,请阅读 特征 多媒体数据矢量化:Image2Vec,Audio2Vec等(任何数据都可以通过机器学习转换为矢量)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:27262976
    • 提供者:weixin_42097189
  1. SSPSR:用于单个高光谱图像超分辨率(IEEE TCI)的空间光谱先验深度网络-源码

  2. SSPSR-Pytorch 论文: : (IEEE Xplore) (arXiv) 学习空间光谱先验以实现超光谱影像的超分辨率 在本文中,我们引入了空间光谱先验网络(SSPN),以充分利用空间信息和高光谱数据的光谱之间的相关性。 考虑到高光谱训练样本稀少且高光谱图像数据的光谱维数很高,因此训练稳定有效的深度网络并非易事。 因此,提出了一种组卷积(具有共享的网络参数)和渐进式上采样框架。 这不仅减轻了由于高光谱数据的高维而导致的特征提取的困难,而且使训练过程更加稳定。 为了利用空间和光谱先
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42134143
  1. LR-源码

  2. 乳腺癌检测,分割和分类的文献综述 :open_book: 目录 目录 :open_book: 数据集 图像类型 问题 评估方法 表现 未来的工作 MIAS和DDMS 乳腺摄影 监督学习 10倍交叉验证 精度:93.35%灵敏度:93% 乳腺摄影 :memo: 抽象的 本文通过结合使用深度卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)提出了一个框架。 提出的方法首先执行预处理以调整图像的大小,以使其适合于CNN,并且可以增强图像的增强质量。 深度卷积神经网络(CNN)已用于通过支持向量机(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:140288
    • 提供者:weixin_42133415
  1. image_compression_comparison:图像压缩比较框架-源码

  2. 源图像: 将您的源图像放在./images 目前,仅支持JPEG和PNG格式的源图像 一次运行的图像应具有相同的大小(像素数) 避免在源图像文件名中使用空格或其他字符要求转义序列 要添加另一个编解码器: 更新Dockerfile以包含您的二进制文件 在方法f()添加代码以编码,解码和计算度量 将编解码器添加到TUPLE_CODECS 要构建容器: docker build -t image_compression_comparison . 运行容器: docker run -it -
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:168960
    • 提供者:weixin_42110469
  1. free-developer-resources:免费开发人员资源-源码

  2. 免费开发人员资源 目录: 辅助功能 设计 设计灵感 设计工具 线框和模型 范本 字型 颜色 调色板 -从网站获取调色板 渐变色 图片资源 相片 图示 插图 模式 (图片) (图像) (CSS) (CSS) (CSS) (CSS) 影像压缩 后台卸妆 CSS CSS框架 即用型Tailwind CSS块 -Tailwind UI组件 CSS工具 在线CSS代码生成器 CSS动画 发电机 -数据生成器 -数据生成器 代码图像 代码图像 代码优化 -Javascr ipt和C
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:9216
    • 提供者:weixin_42160252
  1. 卡巴列罗格-源码

  2. 大家好! 我叫Carlos Caballero,是一名软件开发工程师教授。 我来自西班牙,居住在马拉加,目前就职于大学和职业教育。 您可以在Twitter或LinkedIn上找到我。 更多关于我 我是计算机科学工程师,并在马拉加大学获得计算机科学博士学位。 我获得了软件工程和人工智能的硕士学位。 如今,我是职业培训和计算机科学大学的专职老师。 我在第一批国际期刊上写了几本教学书和十多篇研究文章,例如《太阳物理学》(对太阳能EUV图像中有源区域检测的聚类方法的比较研究,对有源区域的自动跟踪和对太
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:204800
    • 提供者:weixin_42117116
  1. ResNeXt:《深度神经网络的聚合残差转换》一文中的分类框架的实现-源码

  2. ResNeXt:深层神经网络的汇总残差转换 通过, ,,, 加州大学圣地亚哥分校,Facebook AI Research 目录 消息 祝贺ILSVRC 2017年分类挑战赛冠军 。 ResNeXt是其新SENet架构(带有Squeeze-and-Excitation模块的ResNeXt-152(64 x 4d) )的基础! 请在新论文中查看图6,以比较ResNeXts和DenseNets。 ( DenseNet cosine是经过DenseNet训练并具有余弦学习率计划的。 ) 介绍 该存储
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:27648
    • 提供者:weixin_42131628
  1. 可怕的-源码

  2. 可怕的 概述 应用程序能够通过将人的脸部与数据库中捕获的人脸进行比较,来检测,捕捉不同的人脸并识别和验证人。 设置 Xampp :PHP开发人员环境 特征 使用phpMyAdmin管理工具来保护登录凭据。 从相机中抓取图像。 检测人脸并使用OpenCV库捕获人脸。 存储个人信息,并在识别出匹配的面Kong后出示。 绘制时间与置信度值的动态折线图。 探索(单击图像以查看完整效果)。 登录框架 登录表单使用phpMyAdmin管理工具进行控制并使用FreeTTS API来欢迎用户。 人脸捕捉
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:34603008
    • 提供者:weixin_42125770
  1. IV融合-源码

  2. 基于多尺度变换和规范优化的红外与可见光图像融合方法 信息融合。,2021, 笔记 在“ test.m”文件中,您将找到如何运行这些代码。 强调 proposed提出了一种新的红外与可见光图像融合方法。 was提出了一种用于基础层融合的预融合方法。 ⑶首先将图像结构相似度和规范优化用于细节层融合。 method在高亮度场景中,我们的方法可以胜过比较方法。 method我们的方法有助于智能系统的目标检测,识别和跟踪。 我们提出的方法的框架 在强光下的表现 有关更多信息,请阅读我们的论文 如
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:31457280
    • 提供者:weixin_42118161
  1. 图像比较框架-源码

  2. 图像比较框架
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:9216
    • 提供者:weixin_42101384
  1. ansi_selector:用于环境噪声地震干涉法的自动数据选择算法-源码

  2. ansi_selector 环境噪声地震干涉法的自动数据选择算法 被动地震实验已被提议作为控制源地震学的一种经济高效且非侵入性的替代方法,可以检索基于地震干涉法原理的体波反射。 但是,从所记录的巨大环境噪声中,只有选定的时间段(噪声面板)对反射的恢复具有建设性的贡献。 我们解决了使用卷积神经网络(CNN)自动扫描由大型N阵列记录的环境噪声数据以寻找体波能量(体波事件)的问题。 它包括首先在每个接收站为记录信号的所有分割部分(噪声面板)计算幅度和频率属性值。 然后,将创建的2-D属性图转换为图像,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:95420416
    • 提供者:weixin_42139042
  1. ingate-marketplace:这是Yohanes(又称为Yoyo)提供的Ingate Educa的前端浸入式训练营的最终项目-源码

  2. 最终挑战 这是Yohanes(又称Yoyo)提供的Ingate Educa的前端浸入式训练营的最终项目。 以下说明在PT-BR中。 Jogo de Cartas Tipo RPG Criar Uma Pagina Onde Poderemos: 比较器 供应商卡塔斯 Visualizar Deck Com Cartas 产品名称:ID,名称,生活,攻击,防御,价格和图像 Voce Pode Escolher身为互联网用户 颇得城市搜救HTML,CSSē的Javascr ipt,SEM城市搜
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:493568
    • 提供者:weixin_42168265
  1. 面部照片:独立于框架的视觉测试库-源码

  2. 独立于框架的视觉测试库 Mugshot是用于执行视觉回归测试的节点库。 屏幕截图的获取,处理,比较和存储方式完全可定制。 您可以使用它为网站,移动应用程序,本机应用程序等编写可视化回归测试。此外,Mugshot不会对编写或执行测试的方式施加任何偏好,它只是为您提供了一个断言,可以随时随地调用你要。 表中的内容 产品特点 与框架无关,因此您可以选择自己喜欢的工具或将其插入现有的测试套件中。 如果测试失败,则生成差异图像。 丢掉基线(可以通过选项切换)。 一切都是可插拔的(屏幕快照,不同,存
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42101720
  1. FACT_core:固件分析和比较工具-源码

  2. 固件分析和比较工具(FACT) 固件分析和比较工具(以前称为Fraunhofer的固件分析框架(FAF))旨在使大多数固件分析过程自动化。 它可以解压缩任意固件文件并进行多项分析。 此外,它可以比较多个图像或单个文件。 此外,拆包,分析和比较均基于插件,可确保最大的灵活性和可扩展性。 更多细节和一些屏幕截图可以在我们的上找到。 要求 FACT被设计为多进程应用程序,内核和RAM越多越好。 最小的 推荐的 软件 4芯8GB RAM 10 GB磁盘空间 16芯64GB RAM 10 * GB磁盘
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42157166
  1. AndroidViewClient:Android ViewServer客户端-源码

  2. AndroidViewClient AndroidViewClient最初被认为是的扩展,但最近演变为可自动执行或简化测试脚本创建的纯python工具。 这是针对Android应用程序的测试框架,该框架: 自动驱动Android应用程序 生成可重复使用的脚本 提供基于视图的设备独立的UI交互 在图像比较上使用“逻辑”屏幕比较(基于UI Automator层次结构)(避免不必要的细节问题,例如时间或数据更改) 支持在多个设备上运行 为高级操作提供简单的控制,例如语言更改和活动开始 支持所有A
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42101720
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