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搜索资源列表

  1. 最简单的界面增强库EasySkin

  2. EasySkin是一个给正在开发的程序或已有程序增强界面效果的工具，只需一个简单的函数调用就可以给你的应用程序加上漂亮的皮肤，包括所有的系统对话框与消息窗。并且可以自己定制皮肤，一切就是这么Easy。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-09-26
    • 文件大小：197632
    • 提供者：lihmklihmk

  1. 最简单的界面增强库EasySkin - 源代码.zip

  2. 最简单的界面增强库EasySkin - 源代码.zip

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2012-06-26
    • 文件大小：197632
    • 提供者：q123456789098

  1. 最简单的界面增强库EasySkin

  2. EasySkin是一个给正在开发的程序或已有程序增强界面效果的工具，只需一个简单的函数调用就可以给你的应用程序加上漂亮的皮肤，包括所有的系统对话框与消息窗。并且可以自己定制皮肤，一切就是这么Easy。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-08
    • 文件大小：199680
    • 提供者：lys07962000

  1. 诺亚鸿飞增强库

  2. 诺亚鸿飞增强库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-01
    • 文件大小：265216
    • 提供者：qintianxi

  1. Python-solt深度学习的数据增强库支持图像分段掩码标签和关键点

  2. solt - 深度学习的数据增强库，支持图像，分段掩码，标签和关键点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_39840515

  1. Python-Augmentor是一个用于机器学习的Python图像增强库

  2. Augmentor 是一个 Python 图像增强库，减少了使用图像库自己编写代码的繁杂工序，能够批量完成图像的旋转，放大，缩小，添加噪音以扩充数据量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：474112
    • 提供者：weixin_39841856

  1. Python-Albumentations快速图像增强库和易于使用的包装其他库

  2. 基于高度优化的OpenCV库的快速扩充 超级简单但功能强大的界面，适用于不同的任务，如（分割，检测等） 易于定制 易于添加其他框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_39840650

  1. ★诺亚鸿飞增强库★支持库

  2. ★诺亚鸿飞增强库★

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-24
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_38651286

  1. 界面控件增强库支持库

  2. 界面控件增强库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-24
    • 文件大小：160768
    • 提供者：weixin_38688380

  1. 界面控件增强库支持库

  2. 界面控件增强库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-24
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38535812

  1. WavAugment:时域语音数据增强库-源码

  2. WavAugment WavAugment对音频数据执行数据增强。音频数据表示为张量。 对于语音数据特别有用。除其他外，它实现了我们发现对自我监督学习最有用的增强（时域语音表示的数据增强对比学习，E.Kharitonov，M.Riviere，G.Synnaeve，L.Wolf，P。 -E。Mazaré，M。Douze，E。Dupoux。 ）： 音高随机化 混响， 加性噪声 时间丢失（时间掩蔽）， 带拒绝 剪裁 在内部，WavAugment使用并允许基于libsox和pytorch的效果交错。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42105570

  1. onssen：开源语音分离和增强库-源码

  2. ONSSEN：开源语音分离和增强库 Onssen，发音为温泉，是一个基于PyTorch的库，用于语音分离，语音增强或语音样式转换。 发展计划： 提供用于数据，模型和评估的模板类 将模型移到单独的文件夹（即Kaldi样式） 重现分数并上传预训练的模型 在线分离的完成推断方法 2020-04-20更新： 添加深度聚类的评估方法 在深度聚类中使用W_ {MR}权重 小改动 支持机型 深度聚类 奇美拉网 嵌合体++ 相位估算网络 带有恢复层的语音增强 支持的数据集 Wsj0-2mix（ ）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_42146086

  1. yue-library：yue-library是一个基于SpringBoot封装的增强库，可用于快速构建SpringCloud项目，让微服务变得更简单-源码

  2. 一个基于SpringBoot封装的增强库 -主页： ://ylyue.cn/- -QQ群： 介绍 yue-library是一个基于SpringBoot封装的增强库，内置丰富的JDK工具，自动装配了一系列的基础Bean与环境配置项，可用于快速构建SpringCloud项目，让微服务变得更简单。 工程结构 . yue-library ├── yue-library 基础库 │ ├── yue-library-dependencies 父pom │ ├── yue-library-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42098104

  1. Augmentor.jl：Julia中用于机器学习的快速图像增强库-源码

  2. Augmentor.jl：Julia中用于机器学习的快速图像增强库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_42111465

  1. textaugment：TextAugment：文本增强库-源码

  2. 您刚刚找到了TextAugment。 TextAugment是一个Python 3库，用于为自然语言处理应用程序扩充文本。 TextAugment站在 ， 和的巨大肩膀上，并与它们很好地配合使用。 目录 产品特点 生成综合数据以提高模型性能，而无需人工 简单，轻巧，易于使用的库。 即插即用到任何机器学习框架（例如PyTorch，TensorFlow，Scikit-learn） 支持文字数据 引文 。 要求 Python 3 以下软件包是依赖程序，将自动安装。 $ pip install

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_42175971

  1. Augmentor：Python中的图像增强库，用于机器学习-源码

  2. Augmentor是Python中用于机器学习的图像增强库。 它的目标是成为一个独立于平台和框架的独立库，该库更加方便，可以对扩充进行更细粒度的控制，并实现与现实世界最相关的扩充技术。 它采用了一种随机的方法，使用了一些构建块，这些构建块允许在管道中将操作拼凑在一起。 安装 Augmentor用Python编写。 该软件包的Julia版本也正在作为姐妹项目开发，可。 从命令行使用pip安装： pip install Augmentor 请参阅用于从源代码构建的文档。 要从以前的版本升级，请

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：473088
    • 提供者：weixin_42166261

  1. Albumentations：快速的图像增强库，易于使用的其他库包装器。 文档：https：albumentations.aidocs关于库的论文：https：www.mdpi.com2078-2489112125-源码

  2. 精炼 Albumentations是用于图像增强的Python库。 图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练后的模型的质量。 图像增强的目的是根据现有数据创建新的训练样本。 这是一个示例，该示例说明如何应用“专辑”中的一些增强功能以​​从原始图像中创建新图像： 为什么要进行白化 专辑例如分类，语义分割，实例分割，对象检测和姿势估计。 该库提供 ，可用于所有数据类型：图像（RBG图像，灰度图像，多光谱图像），分段蒙版，边界框和关键点。 该库包含，可从现有数据中生成新的训练样本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_42123237

  1. catboost：决策树上的快速，可扩展，高性能的梯度增强库，用于对Python，R，Java，C ++进行排名，分类，回归和其他机器学习任务。 支持CPU和GPU上的计算-源码

  2. | | | | CatBoost是一种基于决策树的机器学习方法。 CatBoost的主要优点： 与许多数据集上的其他GBDT库，质量更高。 同类最佳的速度。 同时支持功能。 快速的GPU和多GPU支持开箱即用地进行培训。 可视化工具。 入门和文档 所有CatBoost文档均。 按照以下说明安装CatBoost 接下来，您可能要调查： 和预测 如果您无法在浏览器中打开文档，请尝试将yastatic.net和yastat.net添加到隐私标记中允许的域列表中。 生产中的Catboos

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：370147328
    • 提供者：weixin_42114645

  1. xgboost：可扩展的，可移植的和分布式的梯度提升（GBDT，GBRT或GBM）库，适用于Python，R，Java，Scala，C ++等。 在单机，Hadoop，Spark，Dask，Flink和DataFlow上运行-源码

  2. 极限梯度提升 | | | | XGBoost是经过优化的分布式梯度增强库，旨在高效，灵活且可移植。 它在框架下实现了机器学习算法。 XGBoost提供了并行树增强（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。 相同的代码在主要的分布式环境（Kubernetes，Hadoop，SGE，MPI，Dask）上运行，并且可以解决数十亿个示例之外的问题。 执照 :copyright:Contributors，2019年。根据许可进行许可。 贡献给XGBoost XGBoost已由一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116672

  1. SmartOpenCV：SmartOpenCV是一个OpenCV在Android端的增强库，解决了OpenCV Android SDK在图像预览方面存在的诸多问题，并且无需修改OpenCV SDK源码，与OpenCVSDK解压缩-源码

  2. SmartOpenCV 前言 :fire: :fire: :fire:随着人工智能的快速发展以及终端设备硬件水平的不断提升，在终端设备上直接运行智能系统成为可能，端侧智能发生低延迟，有意义的安全等方面。同时降低了云端智能存在的网络传输不端侧智能比较成熟的领域就是NLP以及CV。在CV领域OpenCV作为开源且功能强大的跨平台计算机视觉库，在图像处理以及图像识别方向得到了广泛应用。但是在Android平台OpenCV官方SDK在图像预览方面存在诸多缺陷。 SmartOpenCV是什么 Sma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42104778
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