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[其它] FID-CNN:源代码-tensorflow source code

说明：idcnn-张量流 Tensorflow使用卷积神经网络对SAR图像进行去斑用法-更改代码中的参数以使其生效。火车的参数 MODE =“火车” OUTDIR =“ output_train” MAX_EPOCH = 200 INPUTDIR =“ data_train” 测试参数 MODE =“测试” OUTDIR =“ output_test” INPUTDIR =“数据测试” CHECKPOINT =“ output_train” 注意：数据集必须是灰色通道而不是rgb。
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[其它] 方形电小型EAD天线阵列，用于从电视广播塔收集射频能量

说明：方形电小型EAD天线阵列，用于从电视广播塔收集射频能量
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[其它] asciiVideo:快速简便的开源python代码，可将视频转换为asciiVideo。这相当于将图片转换为ASCII艺术，但带有视频-Picture source code

说明：asciiVideo 快速简便的开源python代码，可将视频转换为asciiVideo。例子gif 充分回报单个框架。这等效于将图片转换为视频，而将其转换为视频。我要感（担任该项目的Struts的ascii艺术算法。对于新手来说，是“美国信息交换标准代码”的缩写，其中包括美国人在开发计算机时认为对PC 所有字符。如何使用asciiVideo.py 首先在您要转换的视频的同一目录中运行asciiVideo.py文件然后使用asciiArt初始化程序创建一个对象。 cat
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[其它] read-tf:关于阅读tensorflow源代码的注意事项-tensorflow source code

说明：关于本书本书主要纪录下自己读tensorflow源代码中的一些笔记和心得。
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[其它] MLSR:ECCV2020“通过元学习快速适应超分辨率网络”的源代码-tensorflow source code

说明：通过元学习快速适应超分辨率网络对于ECCV2020源代码“通过元学习快速适应超分辨率网络” 要求检查以安装所有需求。 conda install --file requirements.txt 或者 pip install -i requirements.txt 用法使用Urban100数据集进行训练下载Urban100数据集将Urban100数据集目录名称设置为Urban100并运行./split_urban100.sh 下载IDN预训练砝码checkpoint_x2 开始训练
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[其它] pisac:PI-SAC代理的Tensorflow源代码，来自“ Predictive Information Accelerates Learning in RL”（NeurIPS 2020）-tensorflow source code

说明：PI-SAC：预测性信息可加速RL中的学习，，，，，， NeurIPS 2020年该存储库托管PI-SAC的开源实现，PI-SAC中的引入的强化学习代理。 PI-SAC将“软参与者关键代理”与另一个目标结合在一起，该目标可学习预测信息的压缩表示形式。 PI-SAC代理可以极大地提高样本效率，并能在基于视觉的连续控制环境（观测值是像素）的中完成的任务上，突破具有挑战性的基准。如果您发现这对您的研究有用，请使用以下内容作为参考： article{lee2020predictive
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[其它] Nabu-MSSS:使用TensorFlow构建的具有神经网络的多扬声器源分离代码-tensorflow source code

说明：免责声明：此代码仍在开发中纳布MSSS Nabu-MSSS包含用于使用神经网络的多扬声器源分离，并使用TensorFlow构建。拿捕净-MSSS是一个适应（分支08月31日的2.0，2017年）。最初的Nabu是一个基于TensorFlow的端到端网络的ASR框架。 Nabu的设计注重适应性，使设计师可以轻松调整从模型结构到训练方式的所有内容。代码在使用Tensorflow 1.8.0的Python 2.7中进行。由于这种适应性，Nabu-MSSS代码的许多部分最初是从Nabu继
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