最近发现 BubbleUpnp 已经更新到了2.8.5 ，还是老办法，网上找来已付费版进行了汉化处理。

untiy3d TableUI 1.1组件

BLEU计算工具及视频教程，下载直接使用无需安装，亲测有效，推荐指数5颗星，它是一个比较候选文本翻译与其他一个或多个参考翻译的评价分数， 也可以被用于评估文本的质量, 本工具就是为了解决BLEU值计算公式复杂而专门设计的一款小工具

Arduino的MIDIUSB库 该库允许具有USB功能的Arduino板通过USB充当MIDI乐器。 该库基于PluggableUSB，因此仅与Arduino IDE 1.6.6及更高版本兼容。 此外，由于PluggableUSB仅针对具有本机USB功能的板卡，因此该库仅支持这些板卡（例如Leonardo，Micro，Due，Zero等）。 有关此库的更多信息，请访问我们的 测试步骤（Linux） 加载正确的驱动程序（ sudo modprobe snd_seq_midi ） 用MIDIUSB_loop示例刷新板子，然后执行aseqdump -l ； 输出将类似于 Port Client name Port name 0:0 System Timer 0:1

算法-机器翻译质量评测算法-BLEU.rar

IOS应用源码之BleuLlama-BL2D-ebf6378.zip

BubbleUPnP v2.7.2，已付费版。之前在网上找了好几个汉化版，都是假的，所以自己抽时间进行了汉化。

bleu4 集成了几种常用的bleu4计算方法，包括：CodeBert BLEU，Google BLEU，nltk BLEU组件以及文章《基于变压器的源代码汇总方法》中的bleu实现方法。 tbcs-bleu的代码源自于 ，是文章《基于变压器的源代码汇总方法》的代码 运行方法 python bleu4.py reference_file_path hypothesis_file_path

DoubleU-Net：用于医学图像分割的深度卷积神经网络 DoubleU-Net以VGG19作为编码器子网开始，其后是解码器子网。在网络中，输入图像被馈送到修改后的UNet（UNet1），后者会生成预测的蒙版（即output1）。然后，我们将输入图像与生成的蒙版（即output1）相乘，该蒙版用作第二个修改的U-Net（UNet2）的输入，该第二个U-Net（UNet2）生成另一个生成的蒙版（output2）。最后，我们将两个掩码（输出1和输出2）连接起来，以获得最终的预测掩码（输出）。 请在此处找到论文： ，Arxiv： 建筑学 数据集： 本实验使用以下数据集： MICCAI 2015细分挑战赛（用于培训的CVC-ClinicDB和用于测试的ETIS-Larib） CVC诊所数据库 病变边界分割挑战/ li> 2018数据科学碗挑战赛 超参数： 批次大小= 16 纪元数= 300

格瓦瓦尔 计算Bleu，METEOR和ROUGE分数