DFT的matlab源代码ElemNet ElemNet是一个深层神经网络模型，仅将元素组成作为输入，并利用人工智能自动捕获基本化学成分以预测材料性能。 ElemNet可以自动学习不同元素之间的化学相互作用和相似性，这使得它甚至比传统的基于物理属性学习领域知识的机器学习模型更准确地预测训练数据集中不存在的化学系统的相图。 该存储库包含用于执行数据处理，模型训练和分析的代码，以及经过训练的模型。 如果您有大型数据集（例如OQMD），则应从头开始训练模型。 否则，对于较小的DFT计算或实验数据集，最好使用从预训练模型中进行的转移学习来训练模型，如下所示。 安装要求 重复使用这些环境的基本要求是Python 3.6.3 Jupyter环境，其中的软件包列在requirements.txt 。 某些分析需要使用，而Java需要Java JDK 1.7或更高版本。 参见[喜p文档以了解详细信息]。 源文件 培训ElemNet模型的代码以及在我们的工作中[1]产生的经过训练的模型都可以在上找到。 其他文件夹包含与为表征ElemNet而执行的不同分析相关联的脚本。 分析笔记本应该是自描述的，在其他情

标准的Modbus协议，对象分为离散量输入、线圈、输入寄存器、保持寄存器

从入门到精通，详细了解git命令及原理(pro git全汉化，小白必看)

从0开始配置yolov5环境并训练自己的数据集

数据压缩JPEG算法的C++实现，可以进行从bmp格式到JPEG格式的转换。 里面包含JPEG算法实现的cpp文件和头文件以及使用实例，欢迎下载交流！

从OpenLDAP迁移到IPA服务器 有关将OpenLDAP服务迁移到IPA的说明。 配置文件，数据和要考虑的方面 如果您尚未安装FreeIPA服务器，请按照本教程（包括副本）进行操作。 IPA服务器上LDAP服务的配置文件： cat /etc/openldap/ldap.conf 该文件包含LDAP服务的设置数据。 该文件与IPA服务一致，其中包含IPA服务器设置的架构和参数。 在这种情况下，您将使用： ldapsearch -x uid=admin 由于/etc/openldap/ldap.conf没有诸如host ， port ， URI o base-dn之类的参数，因此已通过IPA安装进行了配置。 毫无疑问，您可以使用IPA命令或LDAP命令与目录服务进行交互。 我们选择使用IPA工具执行迁移，并使用LDAP完成某些方面。 开始迁移 查看服务器中的旧LDAP目录并尝试创建

热敏打印机 从热敏打印机打印票证

获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2]。 我这里我们会使用torchvision包，它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成： torchvision.

手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。 手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。

gw2-数据库 要求 PHP 7.2以上 MySQL或MariaDB 安装 需要 composer.json （注意：用版本边界替换dev-master ） { " require " : { " php " : " >=7.2.0 " , " codemasher/gw2-database " : " dev-master " } } 手动安装 从或版本中下载所需版本的软件包，然后将内容提取到您的项目文件夹中。 之后： 运行composer install来安装所需的依赖项并生成/vendor/autoload.php 。 如果使用自定义自动加载器，则将名称空间chillerlan\GW2DB指向软件包的src文件夹 利润！ ##免责声明！ 对于CPU熔化，键盘砸坏，屏幕破裂等问题，我不承担任何责任。使用风险自负！ ;）