抖音云冲马桶小编亲身测试，完美运行。
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下个预告是原创作品：云猜数字大小，让直播间的速度翻倍。
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2019/2/10 6:36:32
117.86MB
1
数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
3.95MB
1
变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
2016/5/8 12:34:51
1.51MB
1
包含已调试好的selenium、firefox与python3.6的docker镜像文件，同时有一个测试案例，可以直接运转，使用无界面firefox访问网站
2016/11/7 11:07:07
956.52MB
1
Python3.3.2MacOSX64-bit/32-bitx86-64/i386Installer
2020/6/27 10:39:55
18.8MB
1
通过slim工具，对VGG16进行微调训练数据，并得出模型，然后对新图片进行识别，整个过程。
运行环境：tensorflow1.9.0,python3.6。
源码不包含图片素材，但是包含生成好的tf格式，inception_v3文件，以及导出后的frozen_graph.pb文件。
可在此基础上进行训练，也可直接用于识别图像操作。
运行环境：tensorflow1.9.0,python3.6。
源码不包含图片素材，但是包含生成好的tf格式，inception_v3文件，以及导出后的frozen_graph.pb文件。
可在此基础上进行训练，也可直接用于识别图像操作。
2015/3/26 22:40:40
346.59MB
1
推荐人推荐测试用例。
步骤确实可以使其正常工作。
需要python3。
应用程序依赖安装熊猫$pip3installpandas安装scikit学习$pip3installscikit-learn正在运转的应用程序文件main.py具有调用推荐方法的main函数。
方法getRecommendations需要两个参数，第一个是代表要注册的新用户故事的字典，该字典必须具有以下属性：Módulo：分类用户故事模块。
可能的值为：Cadastro，Autenticação和Management。
$python3main.py
步骤确实可以使其正常工作。
需要python3。
应用程序依赖安装熊猫$pip3installpandas安装scikit学习$pip3installscikit-learn正在运转的应用程序文件main.py具有调用推荐方法的main函数。
方法getRecommendations需要两个参数，第一个是代表要注册的新用户故事的字典，该字典必须具有以下属性：Módulo：分类用户故事模块。
可能的值为：Cadastro，Autenticação和Management。
$python3main.py
2017/2/22 22:56:55
386KB
1
基于E2ESOFTVCamAPI写的python虚拟摄像头模块使用环境windowspython3.6暂时只静态图像显示，支持设置分辨率镜像翻转注册设置默认图像设备名称修改等基本功能放在项目目录下可直接导入使用前需求安装SDK里的驱动sdk下载地址https://www.e2esoft.com/download/vcam-sdk
2016/3/22 23:12:44
180KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB