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本章第一节将大体介绍一下感性意义上的 UVM，这里不会讲的很详细，因为关 于 UVM 的历史在网上已经有太多的资料。 第二节讲述验证平台的组成，这里也只是介绍一个轮廓。 第三节开始则会教我们一步一步搭建一个UVM验证平台。或许有人会说这种方 式会不会是太激进了，毕竟前一节还在教大家什么是UVM，后一节就开始尝试着一 个能够运行起来的UVM验证平台。我自己最开始学习UVM是从ovm cookbook 1 在传统的程序语言的教材中，第一章要讲述的肯定是 hello world 程序。因为 hello world 可以让开发让人员第一次真真切切的感受到自己的存在，当看到电脑按照自己 的要求输出了东西的时候，那种喜悦感与成就感是无与伦比的。 开始 的，那个时候，当我把那本书看完的时候，都没有搞明白一个正常的testbench应该 怎么写法。其各章节之间各自为政，同时到最后也没有一章完整的把所讲述的东西 给整合起来。这种感觉让我在最开始学习的时候感觉相当的难受。基于这一点，本 书采取与ovm cookbook完全相反的策略，最开始的时候就给出一验证平台，之后的 章节详细讲解验证平台的各个部分。读者可以与ovm cookbook对照着来看。

matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释） 特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。 matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释） 特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。

GIthub使用指北: 1.想将项目拷贝到自己帐号下就fork一下. 2.持续关注项目更新就star一下 3.watch是设置接收邮件提醒的. Retinanet-Pytorch 目标检测算法pytorch实现, 本项目不是完全的复现论文（很多参数以及实现方式上与原论文存在部分差异，有疑问欢迎issues） 由于一些原因,训练已经过测试,但是并没有训练完毕,所以不会上传预训练模型. 但项目代码验证无误.（但在使用时需要自己进行调整。不建议新手进行尝试。） 项目在架构上与 采用了相似的结构. 重用了大量中代码,如训练器,测试器等. 本项目单机多卡,通过torch.nn.DataParallel实现,将单机环境统一包装.支持单机单卡,单机多卡,指定gpu训练及测试,但不支持多机多卡和cpu训练和测试. 不限定检测时的设备(cpu,gpu均可). Requirements pytorch op

libpcap是unix/Linux平台下的网络数据包捕获函数包，大多数网络监控软件都以它为基础。libpcap可以在绝大多数类unix平台下工作。本文档重点讲述如何利用libpcap将流经本机网卡的网络数据包保存。 附安装文档，源代码，含注释。 对新手快速掌握libpcap在linux下的应用非常有帮助。

MSCKF 中文注释版，多状态约束下的Kalman滤波器，Multi-State Constraint Kalman Filter

OBS（macOS）虚拟摄像机（已存档） :movie_camera: 注意：从OBS Studio 26.1开始，此插件现已成为官方OBS软件包的一部分 :party_popper: 。 现在将在。 与内置发行版一起运行此插件无效。 如果可以，请更新到OBS 26.1！ 注意：在更新到OBS Studio 26.1之前，请确保按照删除此插件。 尽管它适用于大多数情况，但一些用户报告了在安装了插件的情况下更新到OBS Studio 26.1时遇到的问题。 在安装OBS Studio 26.1并启动虚拟相机之后，您可能还需要重新启动所有主机软件（例如Chrome，Zoom等），然后新插件才能工作。 从的输出创建虚拟网络摄像头设备。 特别适用于将平滑的合成视频流式传输到Zoom，Hangouts，Jitsi等。类似于但适用于macOS。 这段代码是从，而本身是从。 已达到合并到核心OBS代码库中的目标 :crossed_fingers: 。 捐献 :money_with_wings: 考虑通过 ，

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