在云中渲染Blender3D场景（使用Docker）一个简单的Web应用程序，可使用自定义文本呈现3D场景。
使用dockerrun-p8080:8080gcr.io/as-a-service-dev/renderAPI网址参数：text：要渲染的文本，默认为HELLO。
scene：要渲染的.blend文件的名称（不带扩展名），默认为basic，其他受支持的值是outrun和outrun-filter。
示例：/?text=OUTRUN&scene=outrun带上自己的3D场景：创建一个Blender场景，您的场景必须包含一个名称为Text的文本对象，将您的.blend文件添加到models/文件夹中，在本地运行服务器使用dockerbuild.-trenderdockerbuild.-trender从dockerrun-p8080:8080render在浏览器中打开http://localhost:8080/?text=Hey

帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和

机器学习分类模型Introduction-to-ML-Classification-Models-using-scikit-learn-master.zip

简介：
Tailwind Ink是使用Tailwindcss颜色进行训练的AI调色板生成器。
Tailwind墨水Tailwind墨水是使用Tailwindcss颜色进行训练的AI调色板生成器。
警报：此工具是作为辅助项目而制作的，代码仍然杂乱无章。
它是如何工作的？它使用两个神经网络来预测整个调色板。
首先，models / shadesModel.js在给定某种颜色作为输入的情况下，从50-900垂直预测所有阴影。
第二个模型/model/nextModel.js在给定一定阴影作为输入的情况下水平预测所有颜色。
型号使用usi导入模型时

UnleashthepowerofcomputervisionwithPythonusingOpenCVAboutThisBookCreateimpressiveapplicationswithOpenCVandPythonFamiliarizeyourselfwithadvancedmachinelearningconceptsHarnessthepowerofcomputervisionwiththiseasy-to-followguideWhoThisBookIsForIntendedfornovicestotheworldofOpenCVandcomputervision,aswellasOpenCVveteransthatwanttolearnaboutwhat'snewinOpenCV3,thisbookisusefulasareferenceforexpertsandatrainingmanualforbeginners,orforanybodywhowantstofamiliarizethemselveswiththeconceptsofobjectclassificationanddetectioninsimpleandunderstandableterms.BasicknowledgeaboutPythonandprogrammingconceptsisrequired,althoughthebookhasaneasylearningcurvebothfromatheoreticalandcodingpointofview.WhatYouWillLearnInstallandfamiliarizeyourselfwithOpenCV3'sPythonAPIGraspthebasicsofimageprocessingandvideoanalysisIdentifyandrecognizeobjectsinimagesandvideosDetectandrecognizefacesusingOpenCVTrainanduseyourownobjectclassifiersLearnaboutmachinelearningconceptsinacomputervisioncontextWorkwithartificialneuralnetworksusingOpenCVDevelopyourowncomputervisionreal-lifeapplicationInDetailOpenCV3isastate-of-the-artcomputervisionlibrarythatallowsagreatvarietyofimageandvideoprocessingoperations.SomeofthemorespectacularandfuturisticfeaturessuchasfacerecognitionorobjecttrackingareeasilyachievablewithOpenCV3.Learningthebasicconceptsbehindcomputervisionalgorithms,models,andOpenCV'sAPIwillenablethedevelopmentofallsortsofreal-worldapplications,includingsecurityandsurveillance.Startingwithbasicimageprocessingoperations,thebookwilltakeyouthroughtoadvancedcomputervisionconcepts.Computervisionisarapidlyevolvingsciencewhoseapplicationsintherealworldareexploding,sothisbookwillappealtocomputervisionnovicesaswellas

吉迪一个简单，结构化的NodeWeb框架停产通知Geddy不再得到积极维护，因此不建议将其用于任何新项目。
对于当前用户，强烈建议迁移另一个框架。
安装Geddy：$npminstall-ggeddy注意：请确保您安装的节点版本不是v6或更高版本，因为Geddy将无法正常运行。
这将在不久的将来解决。
考虑使用“”来帮助您管理节点版本。
创建一个应用程序，启动它：$geddygenappmy_app$cdmy_app$geddyCreating1workerprocess.Serverworkerrunningindevelopmentonport4000创建一个CRUD资源$geddygenscaffoldfoobarbaz:stringqux:int[Added]app/models/foob

1.12864液晶的Proteus模型（包含中文字库）。
包含一个DEMO文件和51程序，需要的朋友自行下载。
2.lcd12864.dll文件需要放在Proteus目录下的MODELS文件夹中3.如使用中有问题，欢迎指正.

Offeringanup-to-dateaccountofthestrategiesutilizedinstateestimationofelectricpowersystems,thistextprovidesabroadoverviewofpowersystemoperationandtheroleofstateestimationinoverallenergymanagement.Itusesanabundanceofexamples,models,tables,andguidelinestoclearlyexaminenewaspectsofstateestimation,thetestingofnetworkobservability,andmethodstoassurecomputationalefficiency.Includesnumeroustutorialexamplesthatfullyanalyzeproblemsposedbytheinclusionofcurrentmeasurementsinexistingstateestimatorsandillustratepracticalsolutionstothesechallenges.Writtenbytwoexpertresearchersinthefield,PowerSystemStateEstimationextensivelydetailstopicsneverbeforecoveredindepthinanyothertext,includingnovelrobuststateestimationmethods,estimationofparameterandtopologyerrors,andtheuseofamperemeasurementsforstateestimation.Itintroducesvariousmethodsandcomputationalissuesinvolvedintheformulationandimplementationoftheweightedleastsquares(WLS)approach,presentsstatisticaltestsforthedetectionandidentificationofbaddatainsystemmeasurements,andrevealsalternativetopologicalandnumericalformulationsforthenetworkobservabilityproblem.

GMM算法经典论文，opencv中的GMM算法应该就是参考这边文章。
自己做的中文翻译pdf也附在了里面

来自连接https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip我解压后重新打包了文件，有需要的可以下载

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。