OpenSet_ReciprocalPoints 开源，重新实现已发布的ECCV '20关于互认点的论文，以实现开放集识别。 截至2020年10月，本文是开放式识别的最新技术。 正在进行代码清理； 测试集上的结果将很快更新。 与论文作者确认此实现是正确的。 使用作者的数据加载器，该实现实际上超过了tiny-imagenet上已发布的性能。 使用我自己的数据加载器，结果略低于发布的性能（数据拆分有所不同，所以这可能是原因）。 我还在这两个数据集上运行了标准的深度学习基准。 实际上，我发现当前的公开文献低估了基线； 当前的文献报道的基线数字比我用自己的代码获得的数字低得多。 这可能表明，开放集识别的进度比看起来要温和得多。 方法 CIFAR + 10 微型Imagenet 公布的基准 81.6％ 57.7％ 我对基准的实施 89.24％（价值） 66.35％（价值） 我对

把我以前翻译的《故障树手册》重新进行了修订-附件资源

宠物小精灵红色统一 在Unity中重新制作《PokémonRed / Blue》 使用的主要资源/参考： 拆卸： : MrSquishy的Minecraft版本中的资产： : 蜻蜓洞（遇到桌子）： : 游戏功能分析视频（Crystal_）： : 地图图片- Overworld： ： J）＆BlueVersions- 内部的： 音乐-https //www.zophar.net/music/gameboy-gbs/pokemon-red 感谢https://github.com/dannye帮助我从游戏中提取了大量音效 通过CELEBI移动声音： http ://cutstuff.net/forum/index.php?topic=6528.0）

smote的matlab代码不平衡 当数据偏向某一类时，最先进的分类算法就会受到影响。 这导致了许多处理不平衡数据的技术的发展。 然而，似乎没有一种技术在所有条件下都能始终如一地发挥作用。 R 包unbalanced为不平衡分类任务实现了一些众所周知的技术，并提供了一种竞赛策略，以自适应地为给定的数据集、分类算法和采用的准确度度量选择最佳方法。 安装 您可以在以下位置安装稳定版本： install.packages('unbalanced', dependencies = TRUE) 或者在 github 中可用的一个： library(devtools) devtools::install_github("dalpozz/unbalanced") 不平衡分类方法 unbalanced包为不平衡分类任务实现了一些最著名的采样和基于距离的方法。 在采样方法系列中，我们有随机欠采样 ( ubUnder ) 和过采样 ( ubOver ) 的函数。 前者从多数类中删除观察，而后者复制少数类实例。 该包还包含一个名为ubSMOTE的函数，它实现了SMOTE ，它通过在观察到的邻域中生成合成少数

麻将4RL :mahjong_red_dragon: Mahjong4RL是一个重新创建日本麻将游戏并使用深度强化学习方法进行游戏的项目。 （Riichi Mahjong）是麻将的一种变体。 在保留游戏的基本规则的同时，该变体强调了玩家的Menzenchin，并具有一组独特的规则，例如riichi和doras。 我们的目标是从头开始创建日本麻将游戏系统。 我们将在以后实施。 :rocket: 用法 from mahjong . game import Game names = [ 'Kelly' , 'Leo' , 'Ball' , 'Hao' ] game = Game ( names ) game . start_game () :eyes: 运行测试 python - m unittest :memo: 文档和待办事项 :bust_in_silhouette: 作者 :page_facing_up: 执照

Insta360-ONE-X2-WebcamReframeTool webcam.py脚本允许用户将Insta360 ONE X2的网络摄像头提要重新构建为裁剪的单镜头视图，然后使用pyvirtualcam将新视图转发到虚拟网络摄像头。 先决条件 该脚本需要Windows，因为它依赖于来创建并流式传输到虚拟视频设备。 。 这些说明假定您将其安装在C:\Program Files\obs-studio 。 安装pyvirtalcam > pip install pyvirtualcam 方向 在运行插件之前，需要使用obs-virtual-cam创建虚拟网络摄像头设备： 您必须以管理员身份运行此CMD regsvr32 /u "C:\Program Files\obs-studio\bin\64bit\obs-virtualsource.dll" regsvr32 /n /i:

针对现有很多文本分类算法必须进行训练—测试—再训练的缺点以及通用模型的语法表现度较差等问题，提出一种改进的模糊语法算法（IFGA）。根据一些选取的文本片段建立学习模型；为了适应轻微变化，采用增量式模型，将选取的文本片段转换到底层架构中，形成模糊语法；利用模糊联合操作将单个文本片段语法进行整合，并将所学习的文本片段转换成更加一般的表示形式。与决策表算法、改进的朴素贝叶斯算法等进行了两组对比实验，第一个实验结果表明，IFGA和其他机器学习算法性能并无明显差异；第二个实验结果说明，增量式学习算法比标准机器学习算法更加具有优势，其性能较平稳，数据的尺寸影响更小。提出的算法具有较低的模型重新训练时间。

ubuntu18.04卸载mysql并重新安装的方法，127错误提示、126错误提示的解决。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

昨天帮人装了个系统忘了手滑点了自动分区，自动分的大小是很无语的不适合日常使用。 执行命令：df -h 可以看到系统自动把剩余的空间全部分配到home分区下，但是我们一般使用的是root分区下的空间，所以必须得把home下的多于空间挪到root下 首先你需要备份home文件夹里面的内容，执行命令：cp -r /home/ homebak/（新系统若是没有创建其他帐户可以不备份） 卸载​ home ： umount /home （如果出现 home 存在进程，使用 fuser -m -v -i -k /home 终止 home 下的进程，最后使用 umount /home 卸载 /home）

matlab匹配滤波代码SALICONtf 该存储库包含用于训练和运行SALICONtf的代码-在TensorFlow中自底向上的显着性模型SALICON的重新实现。 执行 建筑学 在我们的实现中，我们对原始内容进行了一些小的更改。 与原始论文一样，SALICONtf模型包含两个基于VGG的流（无fc层），用于精细和粗糙处理。 输入的大小分别调整为600x800px和300x400px，分别用于精细流和corase流。 调整细流的最后一层的大小以匹配粗流的sie（30x57px）。 两个输出都被串联并通过1×1滤波器进行卷积。 标签（人眼固定图）的大小调整为37×50，以匹配网络的输出。 训练 在原始公式中，通过优化Kullback-Leibler散度（KLD）损失获得了最佳结果。 在我们使用SALICONtf进行的实验中，我们使用了二进制交叉熵损失（OpenSALICON也使用了它）获得了更好的结果。 我们使用固定学习率0.01，动量0.9和重量衰减0.0005。 原始论文没有指定训练时期的数量，只提到训练模型需要1到2个小时。 我们的实现在100个周期后获得了合理的结果，并在300