主要介绍了OpenCV python sklearn随机超参数搜索的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2023-02-18 10:05:53 42KB sklearn随机超参数 python 随机超参数
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为大家提供阿里云《深入浅出Kubernetes项目实战手册》下载,帮助你一次搞懂 6 个核心原理,吃透基础理论,一次学会 6 个典型问题的华丽操作!
2023-02-18 09:27:25 14.41MB 阿里云
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实用c#源码,包括各个方面,窗体操作,控件操作,图像操作,报表打印,系统操作等等
2023-02-17 16:06:51 52.52MB 源码
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2023-02-15 21:54:54 14.15MB tensorflow 人工智能 python 深度学习
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超宽带天线经典书籍(天线是任何无线电系统必不可少的组件。它的功能是辐射或者接 收无线电波。它把被导电磁波转变为自由空间的无线电波(在发射系 统中),或者做相反的变换(在接收系统中),从而在任意两点之间实 现无线电信号的传递)
2023-02-14 20:37:28 13.39MB 阮成礼
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2023-02-14 11:20:16 34KB 超螺旋滑模 滑模观测器
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2023-02-13 23:53:02 10.27MB 毕业设计
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用于连接B超、X光机、CT、MR、各种窥镜、电子阴道镜等视频接口。电子阴道镜系统、超声医学影像系统、彩超医学影像工作站、内镜影像工作站、肛肠工作站等prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" 通用功能    图像实时动态伪彩色显示,可实现彩色和灰度图像之间的转换。    软件可以存储常用信息模板,如医生姓名、科室、部位、诊断结论等方便以后输入。    支持双屏显示、全屏显示。    支持脚踏开关采集图像。    可调整影像的窗宽、窗位/亮度、对比度,可预设窗宽、窗位。    影像局部放大,自由缩放功能,影像对比显示。    可测量影像中任意区域的长度、面积、角度、光密度等。    图像旋转、水平、垂直翻转等功能。    图像平滑、锐化、边缘增强处理。   动态录像与电影回放:可以实时录相,录相过程中还可以抓拍图像,回放过程中还可以快照当前帧,对于DSW、OK系列采集卡软件可以自由选择压缩格式。   数据库:软件使用Borland公司的企业级数据库InterBase.   查询:软件内部使用SQL语言进行模糊查询,数据库的每个字段均可单独或组合查询,查询结果可以集中备份、删除、批打印,可以直接备份到光盘。    统计:软件通过对不同字段的查询得出的结果可以打印报表,   报告:采用所见即所得报告格式,允许任意自定义报告格式,报告格式的数量不受限制,报告格式的形式也几乎不受限制,打印的内容仍几乎不受限制。   打印:软件支持所有Windows兼容打印机,任何类型的打印纸,并且根据打印纸大小调整适应打印版面。    模板:为解决汉字输入慢的问题,软件提供开放的模板库,可以方便的修改与添加。    稳定性:软件经过长期使用证明性能稳定。   数据保护:软件数据文件与设置文件安装在D盘,每次启动软件都会自动备份当前数据库。删除记录时自动生成备份存储在回收站中,发现误操作时可以实现恢复。    软件界面:用户可以自定义软件界面。 LED大屏幕叫号:软件支持LED大屏幕滚动显示。 IC卡:对于部分使用IC卡的用户不用再安装其它软件。   光盘刻录:图像数据的备份可以在软件内直接以光盘刻录的形式永久存储,可以在任何一台装有Windows操作系统的电脑中查看病人图像和报告。光盘刻录后,系统内自动生成一个索引字段,记录图像和数据存储位置。在打开病人光盘信息时能自动提示存储的光盘号。   用户权限管理:能够开发新用户及删除用户,不同用户对病人基本信息、图像及报告内容进行修改、备份、删除等拥有不同的操作权限。
2023-02-12 22:04:29 6.11MB 超声影像XP随心所欲
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关于PyTorch 1.2.0 现在,master分支默认支持PyTorch 1.2.0。 由于严重的版本问题(尤其是torch.utils.data.dataloader),MDSR功能被暂时禁用。 如果您必须训练/评估MDSR模型,请使用旧版分支。 EDSR-PyTorch 关于PyTorch 1.1.0 1.1.0更新进行了较小的更改。 现在,我们默认情况下支持PyTorch 1.1.0,如果您喜欢旧版本,请使用旧版分支。 该存储库是CVPRW 2017,第二版NTIRE的PyTorch官方实现,其论文为“用于单图像超分辨率的增强型深度残差网络” 。 您可以从找到原始代码和更多信息。 如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用,请引用我们的工作: [1] Bee Lim,Sanghyun Son,Heewon Kim,Seungjun Nah和Kyoung Mu Lee
2023-02-11 16:11:33 2MB Python
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