文献分享十：A Ditherless Bias Control Technique for IQ Mach-Zehnder Modulator Based on Partial Derivative
u et al., "A Ditherless Bias Control Technique for IQ Mach-Zehnder Modulator Based on Partial Derivative and Neural Network," 2021 Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Shanghai, China, 2021...
第21课 在Android Native开发中架起java与c++互通的桥梁
在开始本节课，我尝试把项目拷贝到另一台电脑上以便继续工作，但出现了大量的“could not be resolved”问题，尝试包含新的include路径也无法解决该问题，最后删除了项目的Native Support，然后重新添加Native Support才解决。 一、添加和删除Native Support 添加Native Support的方法比较简单，不再多说，删除Native Support的方法...
《More Effective C++》《效率——16、谨记80-20法则》
tudio profiler，DevPartner from Compuware等。 当然，即使是最好的分析器（profilers）也受制于它所使用的数据。如果你以无法重现的（unrepresentative）数据去分析你的程序，然后分析其行为，那么万一分析器引导你去调整属于 80% 那一部分代码，它们对于整体性能通常没有任何的改善。 所以记住，分析器只能告诉你程序在某次（或某组）特定执行过程中的行为，因...
Vue 3 + Ts 钩子函数（hooks）的用法，以＜script setup lang=“ts“/＞语法糖形式 #reactive #ref
reactive <template> <div> <h2 @click="increment">{{ count }}</h2> </div></template> <script setup lang="ts">import { ref, onMounted } from 'vue' // 使用reactive创建响应式数据const state = reactive({ count: 0}...
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络 0. 前言1. GAN2. GAN 模型分析3. 利用 GAN 模型生成手写数字小结系列链接 0. 前言 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与...
【图像拼接】源码精读：Single-Perspective Warps in Natural Image Stitching（SPW）
ing）】关于【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明，包含专栏内文章结构说明、源码阅读顺序、培养代码能力、如何创新等（不定期更新） 【图像拼接论文源码精读】专栏文章目录 【源码精读】As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT（APAP）第一部分：全局单应Global homography 【图像拼接】源码精读：As-Projectiv...
PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)
条件生成对抗网络 0. 前言1. 条件生成对抗网络1.1 模型介绍1.2 模型与数据集分析 2. 实现条件生成对抗网络小结系列链接 0. 前言 条件生成对抗网络 (Conditional Generative Adversarial Network, CGAN) 是一种生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)，旨在通过给定特定条件信息的情况下生成符合条件的合...
Integrate Native Report Viewing
Integrate Native Report Viewing DevExpress Reporting 23.2 adds a new high performance Angular report viewer that leverages native platform rendering. DevExpress Reporting is a powerful, versatile tool...
c# OpenCvSharp Cv2.Threshold()和Cv2.AdaptiveThreshold参数说明
Threshold函数对灰度图像进行阈值处理。函数的参数包括输入图像、输出图像、阈值、最大像素值和阈值类型。在这个例子中，阈值为120，最大像素值为255，阈值类型为二进制阈值。 二、Cv2.AdaptiveThreshold自适应阈值处理。 Cv2.AdaptiveThreshold函数是OpenCV中用来进行自适应阈值处理的函数。 自适应阈值处理是一种图像二值化的方法，不同于全局阈值处理，它不使用一个...
Redact Sensitive Info in PDF Files Crack
Redact Sensitive Info in PDF Files Crack Permanently remove confidential information with redaction, protecting privacy and ensuring compliance with regulations. Redaction functionality provides a sec...