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  1. SDL入门教程.pdf

  2. SDL是Simple DirectMedia Layer(简易直控媒体层)的缩写。它是一个跨平台的多媒体库,以用于直接控制底层的多媒体硬件的接口。这些多媒体功能包括了音频、键盘和鼠标(事件)、游戏摇杆等。当然,最为重要的是提供了2D图形帧缓冲(framebuffer)的接口,以及为OpenGL与各种操作系统之间提供了统一的标准接口以实现3D图形。从这些属性我们可以看出,SDL基本上可以认为是为以电脑游戏为核心开发的多媒体库。 SDL支持主流的操作系统,包括Windows和Linux。在官方的介
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-07-30
    • 文件大小:625664
    • 提供者:frankzdy
  1. 虚拟机安装MacOS-ML版方法

  2. VMWare Workstation 9 安装 MacOS-ML版方法,亲身实践后的安装经验。
  3. 所属分类:MacOS

    • 发布日期:2012-12-07
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:ttgga
  1. SDL入门教程.pdf

  2. SDL入门教程 SDL是Simple DirectMedia Layer(简易直控媒体层)的缩写。它是一个跨平台的多媒 体库,以用于直接控制底层的多媒体硬件的接口。这些多媒体功能包括了音频、键盘和鼠标 (事件)、游戏摇杆等。当然,最为重要的是提供了 2D图形帧缓冲(framebuffer)的接口, 以及为 OpenGL 与各种操作系统之间提供了统一的标准接口以实现 3D图形。从这些属性我 们可以看出,SDL 基本上可以认为是为以电脑游戏为核心开发的多媒体库。 SDL 支持主流的操作系统,包括
  3. 所属分类:游戏开发

    • 发布日期:2013-04-24
    • 文件大小:625664
    • 提供者:anyanglhl
  1. patch for Octave 4.00 ML-Stanford

  2. machine learning课程用Octave 4.0.0提交作业时遇到错误,需要打此补丁。 When you run the submit scr ipt, if you are seeing error messages that contain any of these phrases... urlread, curl, urlreadwrite, peer certificate, CA certificate, unsupported protocol, JSONparser .
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-11-11
    • 文件大小:8192
    • 提供者:roland_wuzf
  1. Ray Wenderlich - iOS 11 Tutorials

  2. Ray Wenderlich出品的iOS11教程PDF文档 What’s New in Swift 4: Strings are receiving a lot of love in Swift 4, along with the Set and Dictionary collection types. Read about the best new Swift 4 features including generic subscr ipts, the Codable protocol, th
  3. 所属分类:iOS

    • 发布日期:2018-11-05
    • 文件大小:91226112
    • 提供者:alcoholchild
  1. swift-TuriCreate简化了定制机器学习模型的开发

  2. 用于简化自定义机器学习模型的开发,专注于业务而不是算法,支持文本、图片、音频、视频和传感器数据。旨在将模型直接导出到 Core ML,以用于 iOS,macOS,watchOS 和 tvOS app。开发者只用几行代码就可以创建一个识别图像中物体的 feature,Turi Create 包含了一些常见的场景例如推荐系统、图像分类、图像相似度、物体检测、活动分类器和文本分类器。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-15
    • 文件大小:261095424
    • 提供者:weixin_39840387
  1. Machine-Learning-Basics:大致了解ML的途径-源码

  2. 机器学习基础 基于macOS版本11.2.1(20D74)M1芯片获得ML粗略视图的路径
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:108003328
    • 提供者:weixin_42168830
  1. vergeml:机器学习环境-alpha版本-源码

  2. VergeML是一个基于命令行的环境,用于探索,训练和运行最先进的机器学习模型。 它提供了现成的模型,处理数据的预处理和扩充,跟踪您的AI的培训课程并提供了其他好处,例如自动REST接口。 实际效果如下: 安装 VergeML在Windows,Linux和MacOS上运行。 您需要安装Python 3.6和 。 通过点获取VergeML: pip install vergeml 通过键入以下内容来验证安装: ml help 恭喜,您已经成功安装了VergeML! 如果您需要更多帮助,请参
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:300032
    • 提供者:weixin_42102713
  1. ml-proj-init:一个Python库,可轻松创建机器学习项目结构-源码

  2. ML-PROJ-INIT 一个轻量级的工具,用于创建机器学习项目结构并快速为您的项目添加整洁的代码片段 ml-proj-init是一个python软件包,可以通过仅需几个对大多数机器学习项目都可用的命令来创建定义良好的项目结构,从而帮助您更快地在python中进行机器学习实验。 您可以专注于构建问题的解决方案,而不是编写所有乏味但可以轻松,快速地添加到项目中的基本内容。 2.安装 2.1在Linux,MacOS和Windows上安装 安装过程与操作系统无关。 如果您的计算机上有可用的python
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:30720
    • 提供者:weixin_42108778
  1. turicreate:Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发-源码

  2. 快速链接:| | | Turi创建 查看我们在和演讲! 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。 易于使用:专注于任务而不是算法 可视化:内置的流式可视化以浏览数据 灵活:支持文本,图像,音频,视频和传感器数据 快速且可扩展:在一台机器上处理大型数据集 准备部署:将模型导出到Core ML,以便在iOS,macOS,watchOS和tvOS应用中使用 使用Turi Create,您可以完
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:149946368
    • 提供者:weixin_42143161
  1. ML_heart_disease:python3程序,用于分析各种风险因素之间的趋势并使用ML模型来预测心脏病-源码

  2. 数据分析和机器学习模型可预测心脏病 一个python3程序,使用数据分析技术来观察心脏病的各种风险因素之间的趋势。 然后,基于这些风险因素,创建了机器学习模型来预测一个人是否患有心脏病。 ! 建立 安装 安装Python 3.7或更高版本。 安装以下模块: NumPy 大熊猫 matplotlib 海生的 scikit学习 运行程序 下载cleveland.csv文件和heart_disease.py文件。 将它们放在同一文件夹中。 在终端(对于MacOS和Linux)或命令提示符(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:464896
    • 提供者:weixin_42110070
  1. 附加组件:SIG附加组件为TensorFlow 2.x提供了有用的额外功能-源码

  2. 持续构建状态 建立 状态 Ubuntu / macOS / Windows Ubuntu GPU定制操作 TensorFlow插件是符合标准的API模式但提供了核心TensorFlow中不可用的新功能的贡献库。 TensorFlow原生支持大量的运算符,层,指标,损失和优化器。 但是,在像ML这样的快速发展的领域中,有许多有趣的新开发内容无法集成到核心TensorFlow中(因为它们的广泛适用性尚不明确,或者主要由社区的较小子集使用)。 附加子包 维修保养 TensorFlow Addo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:891904
    • 提供者:weixin_42137723
  1. coremltools:Core ML工具包含用于Core ML模型转换,编辑和验证的支持工具-源码

  2. Core ML是一个Apple框架,用于将机器学习模型集成到您的应用程序中。 Core ML为所有模型提供统一的表示形式。 您的应用程序使用Core ML API和用户数据在用户设备上进行预测并微调模型。 Core ML通过利用CPU,GPU和神经引擎来优化设备上的性能,同时最大程度地减少其内存占用空间和功耗。 严格在用户设备上运行模型将消除对网络连接的任何需求,这有助于保持用户数据的私密性和您的应用程序的响应速度。 包含用于,编辑和验证的所有支持工具。 这包括TensorFlow,PyTor
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_42109732
  1. waifu2x-mac:仍在Core ML和Metal中的macOS的Waifu2x-ios端口-源码

  2. waifu2x-mac:仍在Core ML和Metal中的macOS的Waifu2x-ios端口
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-02
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:weixin_42173205
  1. mlkit:标准ML编译器和工具包-源码

  2. MLKit 是用于编程语言Standard ML的编译器。 MLKit涵盖了1997年版标准ML定义中定义的所有标准ML,并支持大多数标准ML基础库。 测试统计和基准测试 安装 在macOS下,可通过Homebrew使用MLKit:只需执行brew install mlkit 。 在Linux下,您可以使用的安装MLKit的二进制版本。 MLKit功能 涵盖所有标准ML。 MLKit编译标准ML定义所规定的所有标准ML,。 MLKit还支持大部分内容。 支持:MLKit编译大型程序,,大约8
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-01
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42110038
  1. Awesome-CoreML-Models:Core ML的最大模型列表(适用于iOS 11+)-源码

  2. 自iOS 11起,苹果发布了Core ML框架,以帮助开发人员将机器学习模型集成到应用程序中。 我们以Core ML格式收集了最大数量的机器学习模型,以帮助iOS,macOS,tvOS和watchOS开发人员尝试机器学习技术。 如果您已经转换了Core ML模型,请随时提交。 最近,我们提供了可视化工具。 这是一个 。 楷模 图像-元数据/文本 将图像数据作为输入并输出有关图像的有用信息的模型。 TextDetection-使用Vision内置模型实时检测文本。 | | PhotoAss
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:108544
    • 提供者:weixin_42125192
  1. jetson:Helmut Hoffer von Ankershoffen在基于ARM64的NVIDIA Jetson(Nano和AGX Xavier)边缘设备上进行了试验,这些边缘设备运行Kubernetes(K8)进行机器学习(ML),

  2. 适用于Kubernetes(K8)的NVIDIA Jetson Nano和NVIDIA Jetson AGX Xavier和适用于智能IoT的机器学习(ML) 使用运行 (K8)的基于的 (Nano和AGX Xavier) Experimenting ,以进行(ML),包括, 和使用进行 。 作者: 提示: 将NVIDIA Jetson ,TX1,TX2或用作边缘设备。 假设用于开发的macOS工作站(例如 假设可以访问Jetson设备可以加入的Kubernetes裸机集群,例
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:928768
    • 提供者:weixin_42174176
  1. intml:了解编译器-一种小型的ml语言-源码

  2. 整体 关于 intml是我在学习有关编译器的过程中一直实现的一种小型ml语言。 它主要是ocaml的一个子集,但到目前为止,主要区别在于产品类型在内存中是紧凑的,而不是指针的一部分。 它具有一个词法分析器,解析器,类型推断类型检查器和代码生成器。 它为Windows,macOS和linux输出64位x86代码; 和32位linux臂。 该名称来自该计划,该计划仅支持int类型和计算,但现在包含字符串,列表,求和和乘积类型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:64512
    • 提供者:weixin_42097189
  1. TSML.jl:一个用于时间序列数据处理,分类,聚类和预测的软件包-源码

  2. 文献资料 建置状态 帮助 随着时间的推移观星人 TSML(时序机器学习) TSML是用于时间序列数据处理,分类,聚类和预测的软件包。 它使用通用API结合了Python的ScikitLearn(通过其互补的软件包)和Julia ML的ML库,并允许无缝集成和集成异构ML库以创建复杂的模型,以进行可靠的时间序列预测。 该包的设计/框架受Samuel Jenkins的和包的影响很大。 TSML在Julia 1.0及更高版本中针对Linux,MacOS和Windows进行了积极开发和测试。 链接到
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42152298