电影信息查询脚本 :open_book: 介绍 Introduction 本脚本用于在豆瓣电影页面（如：）获取电影信息，多用于各大 PT 站点发布种子填写介绍。与主流格式（PT-Gen）基本一致。 :balloon: 特性 Features 纯前端处理，无托管服务器，本获取信息服务无访问次数限制； 使用 （支持 JSONP 跨域获取，虽然用户脚本可以不考虑跨域问题）获取评分，相比于 OMDb，无需 API Key，分数获取Swift，更新及时（1次/24h）； https://p.media-imdb.com/static-content/documents/v1/title/tt${ID}/ratings?jsonp=imdb.rating.run:imdb.api.title.ratings/data.json 考虑到豆瓣的 API 极其不稳定并有下线的可能性，本脚本尽量避免了对豆瓣 API 的调用，以避免对其过多的

FOG项目起点 介绍 FOG是一个免费的开源克隆/映像解决方案/救援套件。 FOG可用于使用PXE，PartClone和Web GUI将Windows XP，Vista，Windows 7，Window 8和Windows 10 PC映像在一起。 包括内存和磁盘测试，磁盘擦除，影音扫描，任务计划，清单管理以及软件包的远程安装等功能。 一旦注册了机器，就可以从Web GUI远程触发功能。 安装稳定版 安装和更新您选择的linux服务器 下载文件 开始安装所需要做的就是下载文件以执行安装。 选择您喜欢的以下方法之一； ZIP存档wget https://github.com/FOGProject/fogproject/archive/master.zip; unzip master.zip wget https://github.com/FOGProject/fogproject/archi

CNN卷积神经网络 FPGA加速器实现(小型)CNN FPGA加速器实现(小型) 仿真通过，用于foga和cnn学习 通过本工程可以学习深度学习cnn算法从软件到硬件fpga的部署。 网络软件部分基于tf2实现，通过python导出权值，硬件部分verilog实现，纯手写代码，可读性高，高度参数化配置，可以针对速度或面积要求设置不同加速效果。 参数量化后存储在片上ram，基于vivado开发。 直接联系提供本项目实现中所用的所有软件( python)和硬件代码( verilog)。 本篇文档主要探讨了如何将CNN卷积神经网络算法从软件层面迁移到硬件层面，具体来说就是使用FPGA硬件加速器来实现CNN模型。文档中提到的“小型CNN FPGA加速器”指的是针对卷积神经网络的小型化硬件实现，该项目已经通过了仿真测试，并且可用于深度学习领域的研究与教学。 文档描述了整个CNN算法的软件部分是基于TensorFlow 2框架实现的，这一部分主要是用Python编程语言来完成。在软件层面上，它包括了将CNN模型的权重导出的步骤。硬件实现则是通过Verilog硬件描述语言来完成的，这部分代码是完全手动编写的，保证了高可读性和便于理解。此外，该FPGA加速器设计是高度参数化的，允许用户根据对速度或面积的不同需求来配置加速效果。 在设计过程中，对参数进行了量化处理，并将这些量化后的数据存储在片上RAM中。整个设计过程是在Xilinx的Vivado开发环境中进行的。文档还提到，提供本项目实施中所使用的所有软件代码和硬件代码，这表明项目具有开放性，便于其他研究者和开发者进行学习和实验。 从文档提供的文件名称列表来看，包含了多个与项目相关的文件，这些文件很可能包含了项目的设计细节、实现方法、仿真结果和版图解析等内容。例如，“卷积神经网络加速器实现小版图解析”可能详细描述了FPGA加速器的硬件布局，“卷积神经网络加速器实现从软件到”可能探讨了从软件算法到硬件实现的转换过程。这些文件是了解和学习该项目不可或缺的资源。 本项目是一个将深度学习算法从软件迁移到FPGA硬件平台的实践案例，通过结合TensorFlow 2和Verilog语言，实现了一个可配置参数的CNN模型加速器。项目的设计充分考虑到了代码的可读性和灵活性，并提供了完整的实现代码，便于研究和教育使用。

Better Fog是一种后处理效果，提供了多种功能，可以制作从现实到风格化的多种外观和风格。这种效果不是一种体积解决方案，可确保最佳性能。它还包括其他功能，如平面或球体分析世界雾、自定义雾粒子着色器等。使用Shader Graph（URP）和Amplify Shader Editor（内置）制作，Better Fog支持透明对象，无需修改其着色器。 产品特点： 屏幕空间光散射（SSMS）：使用它为雾气创造更逼真的感觉。 渐变雾颜色：创建自己的自定义外观或使用资源中包含的许多渐变之一。 天空盒雾集成：确保与任何天空盒的视觉效果保持一致。 基于距离的雾：默认雾，可选择使用径向距离。 高度雾：大气高度雾。 体积混合：使用后处理体积在各种预设之间进行混合。 透明度和粒子支持：雾与粒子和透明对象配合良好。 World Fog：使用具有自定义着色器的平面和球体来定制和添加雾。 带粒子的自定义雾：包括程序雾粒子FX。 雾能量损失：模拟雾散射造成的光子能量损失。 简单集成：轻松将效果添加到您的项目中。

Pixel Perfect Fog of war是终极战争迷雾工具。无需渲染纹理即可操作，所有计算都在GPU上完成。这意味着系统非常快，并产生Pixel Perfect结果。 利用图像效果、URP自定义渲染功能和HDRP体积框架，该工具与现有项目兼容，并且材质不需要自定义着色器。

BDD、KITTI、Cityscapes和Foggy Cityscapes百度云链接-附件资源

(来源https://github.com/SebLague/Field-of-View)，Unity特效，角色潜行视野可视化，战争迷雾War of fog

matlab光照模型代码InfoGAN InfoGAN体系结构 Tensorlayer的实现。 结果 MNIST 操纵第一个连续潜在代码 更改将旋转数字： 操纵第二个连续潜在代码 更改将更改数字的宽度： 操纵离散潜在代码（分类） 更改将更改数字的类型： 随机生成和损失图 G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加，这表明鉴别器越来越强，并且表明训练结束。 西莉亚 操纵离散潜在代码 方位角（姿势）： 有无眼镜： 发色： 发量： 灯光： 面Kong 损失图 方位角 随机生成 椅子 回转 跑步 MNIST 开始使用python train.py训练； 这将自动下载数据集。 要查看结果，请执行python test.py并输入已保存模型的编号。 西莉亚 在config.py设置图像文件夹。 数据集的一些链接： 开始训练。 python train.py 面Kong 在config.py设置您的数据文件夹。 BFM 2009的链接： 。 在生成数据之前，应先下载该文件。 使用data_generator的代码生成数据。 在MATLAB中调用gen_data 。 开始使用python train.

PHP文字统计 PHP Text Statistics类将帮助您确定与网站内容有关的问题，尤其是与可读性有关的问题。 它使您可以使用常见的评分系统来衡量文本的可读性，其中包括： Flesch Kincaid阅读轻松 Flesch Kincaid年级 冈宁雾分数 科尔曼廖氏指数 SMOG指数 自动可靠性指数 Dale-Chall可读性得分 Spache可读性得分 衡量文本可读性的最大挑战之一是音节的计数，这可能很难计算。 Statistics类中有一些规则可用于计算单词的音节计数，还有大量单词可用于测试这些规则。 请随时添加到测试单词列表中，尤其是当您发现未正确计算音节计数的单词时（尤其是如果您还可以将代码添加到类中以便正确处理您的单词时，尤其如此）。 同形异义词将无法计算，因为它们取决于上下文（例如，“他在房子周围拖着脚踏车”，“她骑着脚踏车上学”），但是这些东西很少，不用担心。

透过雾 我们引入了具有挑战性的恶劣天气条件下的物体检测基准，涵盖了现实驾驶场景中的12000个样本和雾室内受控天气条件下的1500个样本。 该数据集涵盖了雾，雪和雨等不同的天气状况，并通过北欧10,000多公里的行驶获取。 沿途城市的行车路线如下所示。 总共有10万个Objekt，其中标有准确的2D和3D边界框。 该数据集的主要贡献是： 我们为涵盖信号增强，域自适应，对象检测或多模式传感器融合的各种算法提供了一个试验场，重点是学习传感器之间的鲁棒冗余，特别是如果它们在不同天气条件下不对称失效时。 创建数据集的最初目的是展示在传感器之间学习鲁棒冗余的方法，从而在由于不利天气影响而导致传感器不对称故障的情况下启用原始数据传感器融合。 在我们的案例中，我们脱离了提案级融合，并应用了由测量熵驱动的自适应融合，即使在未知不利天气影响的情况下，也可以进行检测。 该方法的性能优于其他参考融合方法，甚