▍1. Saliency Detection by Multi-Context Deep Learning daima
Saliency Detection by Multi-Context Deep Learning 代码
Saliency Detection by Multi-Context Deep Learning 代码
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import webweb.config.debug = Falseurls = ( "/count", "count", "/reset", "reset")app = web.application(urls, locals())session = web.session.Session(app, web.session.DiskStore("sessions"), initializer={"count": 0})class count: def GET(self): session.count += 1 return str(session.count)class reset: def GET(self): session.kill() return ""if __name__ == "__main__": app.run()
主要是tensorflow的所有源代码,包括一些基本的教程,可以下载下来,比较适合初学者学习!配合着网上的tensorflow的极客学院的教程进行学习即可。
可用于个人新建网页直接引用,不用重复编写,希望大家能够用到
libsvm-3.21,支持向量机工具箱,是win7 32位。里面有一些使用说明,同时该工具箱,是最新版本的libsvm。
基于python pyqt的串口通信程序,可实现串口配置,串口数据接收与发送,为嵌入式开发上位机提供参考,也可以加入pygraph,实现波形显示。
提供了几种集成学习的方法和代码(基于sklearn包),数据集为传统的多对一映射,解决分类问题,含有函数各个参数的解释以及基本的用法等
to use it coding,like notepad,editplus,code!
;хуйсоси-губойтрясиссалявамвушиблять,какогохуятутвсенабабкахпиздецястудентнахуйикакмнеблятьтутчтотоскачатьаааанахуй??
基于Django框架的前端制作,运用了MySQL数据库的数据增删改查,适用于小白对django框架的理解
手工实现textrank提取关键词算法,效果和jieba.textrank差不多; 可根据该代码包学习textrank算法
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LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。压缩包内包括测试数据与源码。
PyQt与panda3d嵌套编程。Panda3d是一种3d游戏引擎,可开发3d动画;PyQt与Qt软件相似,可编写各种界面程序;本例程可实现Panda3d动画与pyqt的嵌套编程。
SSLStrip源代码, 实现SSL数据中转功能,使用python实现,没啥说的,代码很实用啊。
用蚁群算法解决分类问题,但目前我的这段代码只能处理离散的属性。连续性的属性可以先自己进行离散化。当初偷懒了,没有把写离散化的代码。这段代码的水平很低,各位忍忍吧,请原谅一个python新手。
这里面是oencv官网中python-open 提供的练习代码,只有很少一部分,会继续练习,希望能相互勉励,同时鼓励自己继续学习,刚刚开始学习,希望和大家多多交流,相互促进!
里面是openLTE源码,通过编译后的在build的文件夹下,绝对完整。。。