Non-Convex Mesh Collider Automatic Generator v1

在flash上有“permanent"和"dynamic"2块用于存储参数的区块。2块区域有相同的参数格式，但顾名思义，dynamic区块用于存储系统运行过程中的参数， 而permanent区块即起到NVRAM的作用，同于保存出厂配置参数，Vendor/MAC/WiFi参数等。

opencv-454 含 non-free模块编译好的dll 和 jar 具体应用参考：https://gitee.com/george_zheng/opencv_ https://blog.csdn.net/qq_30558369/article/details/122572287 由于编译过程复杂且耗时较长，故给次资源较高分数

Algorithms for Non-negative Matrix Factorization

有关代码方法的详细信息，请参阅相应的论文“ Yue Wu，Brian Tracey，Premkumar Natarajan，Joseph P. Noonan：用于非本地均值图像降噪的James-Stein类型中心像素权重。 20(4): 411-414 (2013)" http://dx.doi.org/10.1109/LSP.2013.2247755

The Non-Designer's Design Book.3rd.2008.en （英文版） 寫給大家看的設計書（第3版） http://book.douban.com/subject/3323633/

prana： 使用NFT分发数字内容 我们人类只有通过与实体互动才能为实体增值的独特方法：曾经由马克·哈米尔（Mark Hamill）拥有的《星球大战》的特定DVD所获得的价格要高于其MRP（最高零售价），您将感性的价值附加到父亲给的手表上您（如此之多，以至于您都不愿意花任何钱分手）。仅在物理领域中才可能实现这种级别的交互和情感附加，这恰恰是因为数字副本没有唯一性。直到区块链和不可替代令牌的出现。 有了NFT，我们突然就能拥有独特的数字收藏品，将感性的价值赋予它，并拥有与之相关的历史。但是它们并不仅是收藏品。它们可以是功利主义的实体，就像您佩戴手表来显示时间一样。在这里，我们提出了一个实用的不可替代令牌的平台：用于数字内容。 各种形式的数字内容（电影，电子书，电视连续剧，漫画，音乐，游戏等）都可以在平台上分发，但为了简化和扩大项目范围，我们将重点放在电子书上。 执行电子书销售时，将生成唯一

吉布斯采样matlab代码ORIE-6741贝叶斯机器学习项目 贝叶斯非参数时间序列数据的预测模型 Chawannut Prommin（），Serena Li（），Yutao Han（） 纸张结构 抽象的 我们提出了一种新颖的贝叶斯非参数框架，用于具有模式发现和在线推理的时间序列数据建模。 我们尝试使用Indian Buffet过程和无限隐藏Markov模型进行自动模式或聚类发现。 然后，我们的模型使用一种新颖的框架，通过具有谱混合核函数的高斯过程回归和假设检验，来在线推断时间序列数据。 由于对簇而不是整个数据集进行评估，因此我们考虑了在线推理过程中模型的可伸缩性。 介绍 相关工作 方法 贡献 印度自助餐过程（IBP）发现簇数 无限隐马尔可夫模型（iHMM）聚类 光谱混合（SM）内核学习 聚类时间序列数据 在线推论 快速推断 实验结果 时间序列聚类 内核学习和卡方检验 模型精度评估 讨论 参考 代码结构 要运行的脚本的描述： 下面的MATLAB文件不包括使用GPyTorch在Python文件中完成的KISS-GP快速推断的实现。 MATLAB文件实质上包括除KISS-GP实现之外的所有

非本地_火炬 。 陈述 您可以在lib /中找到不同种类的非本地块。 您可以按照以下显示的“运行步骤”形象化Non_local Attention Map。 该代码在MNIST数据集上进行了测试。 您可以在lib / network.py中选择非本地块的类型。 如果我的代码有问题，请与我联系，谢谢！ 环境 python 3.7.7 pytorch 1.4.0（> = 1.2.0，1.8.1也可以） opencv 4.2.0.34（其他人也可以） 可视化 在第一个非本地层中。 在第二个非本地层中。 运行步骤 在lib / network.py中选择非本地块的类型。 from lib.non_local_concatenation import NONLocalBlock2D from lib.non_local_gaussian import NONLocalBlock2D f

matlab非参数代码非参数采样纹理合成 CS663 最终项目。 通过非参数采样进行纹理合成。 这是加州大学伯克利分校的 Alexei A. Efros 和 Thomas K. Leung 关于通过非参数采样进行纹理合成的论文的实现。 我们已经实现了 matlab 代码，最终报告包含最终结果。