Fusion of synthetic aperture radar (SAR) and forward looking infrared (FLIR) images is an important subject for aerospace and sensor surveillance. This paper presents a scheme to achieve a natural color image based on the contours feature of SAR and the target region feature of FLIR so that the overall scene recognition and situational awareness can be improved. The SAR and FLIR images are first decomposed into steerable pyramids, and the contour maps in the SAR image and the region maps in the

天然20 一个Ruby工具包，用于创建您自己的基于DnD第五版RPG游戏的文本，或者如果您是DM，则可以快速测试是否遇到某些生物。 特征： 使用开放游戏许可证准确实施DnD 5e规则集 通过照明模拟计算视线（昏暗，黑暗区域） 模拟门，陷阱，宝物箱和盖子 基本的AI和寻路 基于文本的用户界面 支持自动和手动骰子滚动 易于扩展以融入您自己的游戏 支持的比赛： 人的 小精灵 半身人 矮人 还有更多 支持的课程； 战斗机 流氓 还有更多 安装 安装ruby 2.5或更高版本 如果您打算在自己的冒险中使用游戏引擎，请将此行添加到应用程序的Gemfile中，否则，您可以使用git clone在

斯坦福-张量流教程 该存储库包含课程CS 20：TensorFlow for Deep Learning Research的代码示例。 它会随着课程的进行而更新。 详细的教学大纲和讲义可在找到。 在本课程中，我使用python3.6和TensorFlow 1.4.1。 有关上一年课程的代码和注释，请参阅文件夹2017和网站 有关安装说明和依赖项列表，请参见此存储库的安装文件夹。

ACL选集 这些是生成ACL Anthology网站的基本说明，如。 该存储库的官方主页是 。 选集 先决条件 要构建Anthology网站，您需要： Python 3.7或更高版本 在bin/requirements.txt列出的Python软件包； 要安装，请运行pip -r bin/requirements.txt 或更高版本（可以；需要扩展版本！） 用于创建非BibTeX引用格式的 （并非严格要求构建网站，但是如果没有它们，则您需要按照所述手动调用构建步骤） 可选：如果在第一次运行make之前安装libyaml-dev和Cython ，将使用libyaml C库而不是python实现，从而加快了构建速度。 使用GitHub构建和部署 有一个GitHub action操作直接从GitHub执行部署。 要使用此功能，您需要在存储库设置（Web界面：设置->机密）中定义以下变量： PUBLISH_TARGET ：rsync将把选集推送到该目标（例如， user@aclweb.org:anthology-static ） PUBLISH_SSH_KEY ：标准pem格式的密

声音编码 语音算法。 Soundex是较早的语音算法之一，专门为姓氏设计，启发了其他诸如 。 根据您的目标，另外使用一个茎杆（例如 ）。 安装 ： npm install soundex-code API var soundex = require ( 'soundex-code' ) soundex ( 'phonetics' ) // => 'P532' soundex ( 'Ashcraft' ) // => 'A261' soundex ( 'Lissajous' ) // => 'L222' soundex ( 'Smith' ) === soundex ( 'Schmit' ) // => true soundex ( 'Ashcraftersson' , 6 ) // => 'A26136' soundex ( 'A' , 6 ) // => 'A000' 命令行界面 Usage: soundex-code [options] Soundex phonetic algorithm. Options: -h, --help

timewords：多语言库，可轻松将日期字符串解析为java.util.Date对象

使用Botfuel对话框构建高度对话的机器人。 对话框 什么是botfuel-dialog？ Botfuel Dialog是一个开源SDK，可帮助您在Botfuel NLU之上使用MVC设计模式构建高度对话的聊天机器人。 跟着我们 :red_heart: 支持我们 如果您喜欢我们的开发人员构建的内容，请别忘了在Github上给我们注目。 我们的团队将不胜感激！ 从哪儿开始 ？ 要开始使用Botfuel，建议您遵循我们的。 适应后，您可以继续其他许多。 如果您想了解有关如何使用Botfuel的更多信息，请查看我们的，该将不断更新。 最受欢迎平台的机器人 使用我们的适配器之一或创建自己的适配器，使您的机器人与任何平台兼容。 查看我们的示例机器人 Botfuel Dialog带有，它们也可以用作集成测试。 我们还提供了一些用Botfuel Dialog编写的独立 。 这些用于博客文章和文档中。 参与Botfuel对话 如果您有任何问题，请随时。 除了您的反馈意见，我们也欢迎您的贡献。 请参阅。 执照 请参阅文件。

This book attempts to simplify and present the concepts of deep learning in a very comprehensive manner, with suitable, full-fledged examples of neural network architectures, such as Recurrent Neural Networks (RNNs) and Sequence to Sequence (seq2seq), for Natural Language Processing (NLP) tasks. The book tries to bridge the gap between the theoretical and the applicable. It proceeds from the theoretical to the practical in a progressive manner, first by presenting the fundamentals, followed by the underlying mathematics, and, finally, the implementation of relevant examples. The first three chapters cover the basics of NLP, starting with the most frequently used Python libraries, word vector representation, and then advanced algorithms like neural networks for textual data. The last two chapters focus entirely on implementation, dealing with sophisticated architectures like RNN, Long Short-Term Memory (LSTM) Networks, Seq2seq, etc., using the widely used Python tools TensorFlow and Keras. We have tried our best to follow a progressive approach, combining all the knowledge gathered to move on to building a questionand- answer system. The book offers a good starting point for people who want to get started in deep learning, with a focus on NLP. All the code presented in the book is available on GitHub, in the form of IPython notebooks and scripts, which allows readers to try out these examples and extend them in interesting, personal ways.

Natural Language Processing with PyTorch Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning By Delip Rao and Brian McMahan

NISwGSP (natural image stitching with the global similarity prior)算法采用局部扭曲模型，用网格网格引导每个图像的变形。目标函数用于指定经线的所需特征。除了良好的对齐和最小的局部失真之外，我们还在目标函数中添加了全局相似性。该先验约束每个图像的扭曲，使其类似于整体的相似变换。选择相似性变换对结果的自然性至关重要。我们提出了为每个图像选择合适的比例和旋转的方法。所有图像的扭曲被一起解决，以最小化全局失真。