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搜索资源列表

  1. java底层核心rt包源代码----下载不扣分，回帖加1分、欢迎下载、童叟无欺

  2. java底层核心rt包源代码 └─rt.src ├─com │ └─sun │ ├─accessibility │ │ └─internal │ │ └─resources │ ├─activation │ │ └─registries │ ├─beans │ ├─corba │ │ └─se │ │ ├─impl │ │ │ ├─activation │ │ │ ├─copyobject │ │ │ ├─corba │ │ │ ├─dynamicany │ │ │ ├─encoding │

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-04-26
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：Star_of_Java

  1. Data Integrator 培训教程

  2. 第一天 理解Data Integrator结构和安装 数据仓库概念 定义源数据库和目标数据库 创建批作业(Batch Job) 使用内置的Transforms 第二天 使用内置函数(Functions) 变化数据获取(Change Data Capture) 管理工具(Web Administration) 练习(Exercises) Q&A

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-10-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：abitleahlj

  1. Discrete Fourier transforms when the number of data samples is prime

  2. 当使用cooley tukey 算法进行快速傅里叶变换时，需要N是合数，这篇文章很好解决了N是质数时的问题。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-06-02
    • 文件大小：220160
    • 提供者：meihaifeng007

  1. Linear Systems, Fourier Transforms, and Optics

  2. Linear.Systems.Fourier.Transforms.And.Optics (Wiley Series in Pure and Applied Optics)，作者Jack D. Gaskill，是关于光学的很基本的一本书。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-11-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：liweina

  1. Time Frequency Transforms for Radar Imaging and Signal Analysis

  2. 经典雷达成像的书。作者：Victor C. Chen， Hao Ling

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-04-13
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：prnc_lzl

  1. Multiscale Transforms with Application to Image Processing 无水印原版pdf

  2. Multiscale Transforms with Application to Image Processing 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-12-29
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u011433684

  1. Adaptive Gabor transforms

  2. 该文献对一维信号进行了自适应的时频表示 ，特别是文献非常详尽的描述了Adaptive Gabor transforms

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fanfan824

  1. Enumerate Transforms Tools

  2. 枚举和查看PC上的编解码器，适用于音视频流媒体开发，方便快捷，一目了然。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：323584
    • 提供者：qq_26549455

  1. Transforms Aid the Design of Practical Filters

  2. Filter， Norton，Transforms， Agilent Technologies genesys

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2018-09-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：derk1111

  1. Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38623080

  1. Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例

  2. transforms.CenterCrop(size) 将给定的PIL.Image进行中心切割，得到给定的size，size可以是tuple，(target_height, target_width)。size也可以是一个Integer，在这种情况下，切出来的图片的形状是正方形。 size可以为int，也可以为float #定义中心切割 centerCrop = transforms.CenterCrop((img.size[0]/2,img.size[1]/2)) imgccrop = ce

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38686542

  1. pytorch中的transforms模块实例详解

  2. pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数，这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的，下面我们讲解几种最常用的函数，详细的内容还请参考pytorch官方文档（放在文末）。 data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38655990

  1. 利用pytorch搭建lenet网络，并利用mnist数据集进行训练测试

  2. 最近在学习pytorch，手工复现了LeNet网络，并附源码如下，欢迎大家留言交流 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_38617001

  1. trivialaugment:这是TrivialAugment的正式实现，也是应用多种增强策略的迷你图书馆-源码

  2. 微不足道的增强 这是本文使用的TrivialAugment（ ）的正式实现。 TrivialAugment是一种超级简单但最新的执行增强算法。 我们在分发此实现时会考虑两个主要用例。 您要么只使用我们（实际）增强方法的（重新）实现，要么就从我们完整的代码库入手。 在自己的代码库中使用TrivialAugment和其他方法 在这种情况下，我们建议仅将文件aug_lib.py复制到您的代码库中。 您现在可以实例化增强器TrivialAugment ， RandAugment和UniAugment

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_42144199

  1. DataAugmentation_ForObjectDetect:本仓库主要包含了针对目标检测数据集的增强手段和二进制文件：图像的旋转，分解，缩小，亮度反射的变换等-源码

  2. DataAugmentation_ForObjectDetect 本仓库主要包含针对目标检测数据集的增强手段和二进制文件：图像的旋转，分解，缩小，亮度/变换的变换等采用的实验数据格式为VOC的格式，标签存储在xml文件中。代码中涉及一些对.xml文件的基本操作 2020/12/16更新 这里有必要进行说明：这种增强方式属于离线数据增强，图片数量会成倍增加，这是属于效率很低的一种方式，即占磁盘空间，又耗费训练时间。大可不必，真正在训练中使用的时候是完全可以利用现成的api的，例如pytorh自带的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42131367

  1. proguard-module-info-error:一个简单的小项目，在导入具有明确规则以保留某些其他依赖关系的第3方库时，会重现proguard错误-源码

  2. proguard模块信息错误 一个简单的小项目，在导入具有明确规则以保留某些其他依赖关系的第3方库时，会重现proguard错误。尝试调查module-info.class错误的问题 ＃这是什么错误？ > java.io.IOException: Can't write [/home/s/develop/projects/proguardjacksonbug/app/build/intermediates/shrunk_jar/release/minified.jar] (Can't

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：758784
    • 提供者：weixin_42112894

  1. Deep-Signature-Transforms:“深度签名转换”的代码-源码

  2. 深度签名转换 在神经网络中将签名变换用作池化层。 这是Bonnier，Kidger，Perez Arribas，Salvi，Lyons 2019的论文的代码。 看看了PyTorch实现签名变换。 概述 如果您已经对神经网络有所了解，那么您的想法就是“签名变换”是一种非常出色的变换，它可以从数据流中提取特征，因此尝试将其内置到其中是很自然的事情。我们的神经网络模型。 如果您已经开始了解签名，那么您可能知道它们以前仅用作功能转换，并在其上构建了模型。 但是实际上可以通过签名变换反向传播，因此，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：481280
    • 提供者：weixin_42127754

  1. transforms:CC项目中常见的各种转换的存储库-源码

  2. 变身 这个名称不佳的transforms项目（应真正称为“ commons”或类似名称，因为它打算用作其他CC项目的子模块），包含三种基本文件类型（和一个子项目），它们是各种保护配置文件的通用资源项目。 这三种类型是： 项目顶部目录中的XSL文件，可将保护配置文件输入文件转换为各种可读的html文档， 模式目录中的模式文件（当前仅是schema.rng），大致定义了输入文件的结构，以及 词典目录中的词典文件，其中包含保护配置文件经常使用但未被hunspell （我们使用的拼写检查器）识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_42149145

  1. 【pytorch + matplotlib】将若干张图像拼接成一张图像（附代码，以FashionMNIST为例）（subplot 和 subplots区别）

  2. 文章目录一、在pytorch中紧凑画出子图（1）在一行里画出多张图像和对应标签1）代码2）效果展示色偏原因分析：（2）以矩阵的形式展示多张图片1）代码2）效果展示二、在matplotlib中紧凑画出子图（1）区分 subplot 和 subplots（2）代码（3）效果展示 一、在pytorch中紧凑画出子图 （1）在一行里画出多张图像和对应标签 1）代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38620741

  1. tribblix-transforms:将软件包导入Tribblix时应用的变换-源码

  2. 这是tribblix-transforms，一种修改tribblix软件包内容的机制。 通常的用途是修改从IPS转换为SVR4的程序包-本机生成的程序包可以通过其他方式修复。 有关详细信息，请参见IMPLEMENTATION文件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_42106299
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