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显示Intent和隐式Intent启动Activity的示例

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BrkgaMpIpr.jl为具有隐式路径重新链接的多亲偏向随机密钥遗传算法 ( BRKGA-MP-IPR )提供了一个非常易于使用的框架。假设您有一个解码器来解决您的问题，我们可以在少于 5 个命令中设置、运行和提取最佳解决方案的值（显然，您可能需要很少的其他代码行来进行正确的测试）。 这个 Julia 版本提供了一个像 C/C++ 一样快的框架，像 Python 一样易于编码，而且它比 Matlab 便宜得多（实际上，免费）。单元和覆盖测试已完全实施，所有伪随机测试数据都经过精心设计以保证可重复性（尽管某些测试可能会因为随机数生成器的不同版本而失败）。因此，BrkgaMpIpr.jl应该适合在生产环境中使用。 如果 Julia 不适合您，我们可能会发现 C++ 版本有用。 我们还在开发 处于早期阶段的Python 版本。目前，我们没有计划以其他语言（如 Java 或 C#）实现 BRKGA-MP-IPR。但如果你想这样做，你是必须欢迎的。但是请保持 API 尽可能接近 C++ API（或 Julia API，以防您决定使用 C），并使用您选择的语言/框架的最佳编码和文档实践。

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通过隐式模块化视听表示进行姿势可控的会说话脸生成（CVPR 2021） ，孙亚生，，，和。 | | 我们提出了可姿势控制的视听系统（PC-AVS） ，该系统可在驱动带有声音的任意说话的面部时实现自由姿势控制。 代替从音频中学习姿势运动，我们利用另一个姿势源视频来仅补偿头部运动。 关键是设计一种隐含的低维姿势代码，该代码不包含嘴巴形状或身份信息。 通过这种方式，将视听表示模块化为三个关键因素的空间：语音内容，头部姿势和身份信息。 要求 使用Python 3.6和 1.3.0。 基本要求在“ requirements.txt”中列出。 pip install -r requirements.txt 快速入门：生成演示结果 下载预训练的检查点。 创建默认的文件夹./checkpoints并解压demo.zip在./checkpoints/demo 。 其中应该有5 pth 。 解压缩mi