ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净= shufflenet（）; % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和

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包络追踪ET和数字预失真DPD的技术介绍，特别是用于功率放大器方面的解决方案 ET&DPD Technologies and PA solution

31组超级英雄 LUT 将为您的任何电影带来超级英雄风格。 31 个艺术和美学 LUT，灵感来自您最喜欢的所有超级英雄。 每个LUT的Alexa, REDLog, Blackmagic, Canon C-Log, V-Log L, S-Log2, S-Log3, Standard LOG和.rec709 实用 LUT。 格式 .CUBE, .3DL, .XMP, . LOOK, .VLT, and .COSTYLE

十二类120种LUTs调色预设，适用于各种影片图像，支持大部分视频图形编辑软件， Action – 10 elements 动作大片 Black & White – 10 elements 黑白 Classic – 10 elements 经典 Cold Pallette – 10 elements 冷色调 Drama – 10 elements 戏剧 Epic – 10 elements 大气史诗 Explorer – 10 elements 个性化 Fantasy – 10 elements 奇幻 Horror – 10 elements 恐怖悬疑 Pop – 10 elements 流行时尚 Super Hero – 10 elements 超级英雄 Vintage – 10 elements 复古怀旧

20 个旅行LUT预设，专业和现代，适用于摄像师、摄影师和设计师。每个LUT都经过精心设计，适合各种图像和视频。在许多情况下，您只需单击一下即可获得出色的结果。但是，您始终可以进行调整以适应个别照片和视频。将您的摄像和摄影提升到一个新的水平，能够专业地编辑您的视频和图像。

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网络 这是微软在EMNLP 2020的HMNet模型论文的官方代码，在PyTorch框架下实现。 要引用的相关是： @Article{zhu2020a, author = {Zhu, Chenguang and Xu, Ruochen and Zeng, Michael and Huang, Xuedong}, title = {A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with Cross-Domain Pretraining}, year = {2020}, month = {November}, url = {https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/end-to-end-abstractive-summarization-for-mee