Keras中的两流CNN工具 在的基于骨架的动作识别中，提出了两流CNN，用于基于骨架的动作识别。 它将骨架序列映射到图像（坐标x，y，z到图像R，G，B）。 他们专门设计了骨架变压器模块，以自动重新排列和选择重要的骨架关节。 要求 Python3 凯拉斯 h5py matplotlib 麻木 网络架构 该网络主要由Skeleton Transformer ， ConvNet ， Feature Fusion和Classification四个模块组成。 两个流的输入分别是原始数据（x，y，z）和帧差。 如下图所示： 用法 function / data_generator.py ：生成两个流的输入numpy数组 layer / transformer ：Keras中的Skeleton Transformer工具层 网络/ ：褶皱有四只苍蝇，具有不同的特征融合方式 结果 模型 准确度（

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eth-crypto 以太坊的加密javascript函数以及有关如何将其与web3js和solidity结合使用的教程。 讲解 在本教程中，我们将创建一个以太坊身份并将其用于将交易发送到区块链。 在本教程中，我们将使用javascript对数据进行签名并验证智能合约内部的签名。 在本教程中，我们将使用以太坊身份和非对称密码术将加密的和签名的消息从Alice发送到Bob。 功能 安装 npm install eth-crypto --save // es6 import EthCrypto from 'eth-crypto' ; // node const EthCrypto = re

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