[其它] 通过图形嵌入实现有效的单图像超分辨率

说明：我们在本文中探索了单图像超分辨率（SR）的有效算法解决方案。 我们提出GESR，即图嵌入超分辨率，以从单个低分辨率（LR）观察中超分辨率高分辨率（HR）图像。 GESR的基本思想是学习一个将LR图像块映射到HR图像块空间的投影矩阵，同时保留原始HR图像块流形的固有几何结构。 虽然GESR在维持HR和LR图像斑块流形的局部几何结构方面类似于其他基于流形学习的SR方法，但GESR的创新之处在于，它保留了原始HR图像斑块流形而不是LR图像斑块流形的固有几何结构，可能由于图像退化（例如，模糊，下采样和噪
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[其它] MIT-6.0001-Introduction-to-Computer-Science-and-Programming-in-Python:该存储库包括我在MIT-6.0001课程中针对问题集的解决方案-源码

说明：MIT-6.0001 该库包括课程中我对问题集的解决方案
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[其它] 通过位置受限表示的基于位置补丁的面部幻觉

说明：代替使用基于概率图的模型或基于流形学习的模型，近来已经提出了一些基于位置补丁的方法用于面部幻觉。 为了获得用于幻觉的最佳权重，它们通过采用最小二乘估计或凸优化来通过训练面部图像的相同位置处的那些小块来表示图像小块。 但是，他们既不能希望提供无偏的解决方案，也不能希望满足局部条件，因此获得的补丁表示不是最好的。 与最小二乘表示（LSR）和稀疏表示（SR）相比，本文提出了一种更简单但更有效的表示方案-局域约束表示（LcR）。 它对最小二乘反演问题施加了局部性约束，以同时达到稀疏性和局部性。 实验结果
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[其它] 基于联合学习的低幻觉人脸幻觉方法

说明：基于联合学习的低幻觉人脸幻觉方法
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[其它] 基于逐步稀疏重构的面部幻觉

说明：基于逐步稀疏重构的面部幻觉
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[其它] e_learning-源码

说明：e_learning
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[其它] customisingYourModelsWithTensorFlow2:伦敦帝国理工学院的TensorFlow 2课程定制模型的作业-源码

说明：使用TensorFlow2定制您的模型 伦敦帝国学院Coursera上的TensorFlow 2课程自定义模型中的作业
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[其它] 推断基于Web的API的数据合同

说明：基于Web的API是发布服务的新趋势。 为了正确使用API​​，开发人员应遵循某些服务规范。 数据协定是一种服务规范，用于表达对API中使用的数据模型的约束。 但是，如果根本没有记录，则数据合同并不总是以形式化格式容易获得。 在本文中，我们提出了一种基于Web的API推断正式数据合同的方法。 该方法集成了基于Web的API的参数，错误消息和测试结果的信息。 我们将演示此方法如何在现实世界的Web API平台中为基于Web的API推断复杂的数据先决条件。
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[其它] 电子表格歧义性有害吗？ 由于模棱两可的计算而检测和修复电子表格气味

说明：电子表格歧义性有害吗？ 由于模棱两可的计算而检测和修复电子表格气味
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[其它] Mobile_Advanced-源码

说明：Mobile_Advanced
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[其它] 具有局部异常因素的企业应用程序中可感知工作量的在线异常检测

说明：具有局部异常因素的企业应用程序中可感知工作量的在线异常检测
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[其它] covid-test-scheduler-源码

说明：covid-test-scheduler
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