@ angular-material-extensions / fab-menu-允许用户选择具有自动完成功能的国家或国籍的Angular Material组件-Angular V10受支持,包括。 原理图 由开发人员构建并为开发人员 :red_heart_selector: 您有什么问题或建议吗? 请不要犹豫与我们联系! 或者,提供PR | 打开适当的问题 如果您喜欢这个项目,请通过加注星标来支持 :white_medium_star: 并分享 :loudspeaker: 目录 在查看所有正在使用的指令和组件 使用8.x开发和测试 1.通过ng add安装。 (推荐的) 如果未设置Angular Material Design,只需运行ng add @angular/material 现在通过angular schematics添加库 ng add @angular-material-extensions/fab-menu 2.通过npm安装。 (可选) 现在通过以下方式安装@angular-material-extensions/fab-menu : npm install
2021-02-03 09:38:37 1.73MB library angular material material-design
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材质音乐播放器仪表板 这是什么 基于Ui灵感形式音乐播放器 UI概念 概念证明 它能做什么 美丽的播放暂停动画 搜寻栏以控制歌曲进度 显示当前播放时间 使用Glide加载专辑封面 显示内置4可视化器 包含在演示中 从SD卡提取和播放歌曲 有效展示专辑封面 使用ViewPager更改歌曲 自动播放下一首歌曲 ### ScreenShots ##访问站点: 。 如何使用 JCenter支持尚未实现,同时,您可以在发布文件夹中提取文件或在Android Studio中导入库。 演示应用程序可能是一个好的开始。 版权所有2015 Hitesh Kumar Sahu 根据Apache许可版本2.0(“许可”)许可; 除非遵守许可,否则不得使用此文件。 您可以在以下位置获得许可的副本: 除非适用法律要求或以书面形式同意,否则根据“许可证”分发的软件将按“原样”分发,没有任何形式的保证或条件。明示或暗示。 有关许可下特定的语言管理权限和限制,请参阅许可。
2021-02-03 09:38:30 15.6MB android music-player material-design ui-concept
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为了提升自然场景图像的识别精度,结合bag-of-visual word模型,提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示,识别部分采用AdaBoost分类器,对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分,从而实现多类场景图像的识别能力。实验结果表明,该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
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为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时,首先构建样本特征矩阵,然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习,得到冗余字典,最后对测试样本进行重构,根据马氏距离判断测试样本属性。通过与传统方法的试验比较,实验结果表明,该算法实时性好、检测准确率高,可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪,解决CCTV人工值守、非自动化问题,节省大量人力资源。
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知识图谱表示学习的理论介绍,知识表示学习是知识图谱融合、计算推理、应用等的基础性关键技术,该ppt从几何空间角度对知识图谱向量嵌入表示进行了介绍。
2021-01-28 05:02:49 6.26MB 知识图谱嵌入 人工智能
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清华大学、刘知远教授的博士生的博士涂存超 的 论文和答辩PPT。面向社会计算的网络表示学习,学习如何表示用户信息与item信息,以便更好地匹配。
2021-01-28 05:01:47 26.92MB 图网络 深度学习 社区挖掘
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obj转化为obb(oriented bounding box) obj转化为体素 obj转化为点云 体素转化为obb 体素转化为mesh 体素转化为点云
2021-01-28 04:57:05 26KB 3D表示 类型转换 图形学 Matlab
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知识表示系列文章.rar
2021-01-28 04:28:51 5.09MB 知识图谱
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稀疏表示波达方向(DOA)估计算法具有分辨力高等优点,但是对阵元个数要求高、低信噪比时估计性能恶化严重,不利于在实际系统中应用。为此,提出一种基于实信号特点的稀疏表示波达方向估计算法。首先,建立实值稀疏表示的DOA估计模型,能够将阵元数虚拟加倍;其次,利用正交三角分解对估计模型变型,从而改善低信噪比时的估计性能;最后,利用正交匹配追踪算法得到估计结果。仿真实验结果表明,相对传统稀疏表示算法,具有更低的估计误差和更好的实时性,在实际工程中应用前景广阔。
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【061期】心理学量表总体或分维度用总分还是均分表示?.docx
2021-01-28 02:09:16 15KB SPSS
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