贝叶斯网络算法BANJO

U-Net GAN PyTorch PyTorch实施CVPR 2020论文“用于生成对抗网络的基于U网络的鉴别器”。 论文和补充资料可以在找到。 别忘了看一下补充文件（可以在此处找到Tensorflow FID（表S1））。 该代码允许用户重现和扩展研究报告的结果。 报告，复制或扩展结果时，请引用上述论文。 设置 从提供的unetgan.yml文件创建conda环境“ unetgan”。 可以使用training_scripts文件夹中提供的脚本来复制实验（必须手动设置实验文件夹和数据集文件夹）。 争论 解释 --unconditional 如果数据集没有类，请使用此选项（例如CelebA）。 --unet_mixup 使用CutMix。 --slow_mixup 对CutMix增强损失使用预热。 --slow_mixup_epochs 预热的时期数 --full_ba

Vue-metamask 使用Vue测试Metamask的状态 演示版 MetaMask将引入可选的“隐私模式”，该模式要求dapp要求获得查看用户帐户的权限。 Dapps应该更新其代码以支持此功能，以后将默认启用该功能。 NPM安装 npm i vue-metamask -S 然后导入： [removed] import VueMetamask from 'vue-metamask'; export default { components: { VueMetamask, }, data(){ return { msg: "This is demo net work" } }, met

考虑时间窗约束的网络设计问题

HCIP

SampleNet：可微分的点云采样 由特拉维夫大学的Itai Lang，Asaf Manor和Shai Avidan创建。 介绍 这项工作基于我们的。请阅读它以获取更多信息。也欢迎您观看CVPR 2020的。 直接在点云上工作的任务越来越多。随着点云大小的增加，这些任务的计算需求也随之增加。一个可能的解决方案是首先对点云进行采样。经典采样方法（例如，最远点采样（FPS））不考虑下游任务。最近的一项工作表明，学习针对特定任务的采样可以显着改善结果。但是，提出的技术并未处理采样操作的不可微性，而是提供了一种解决方法。 我们为点云采样引入了一种新颖的微分松弛。我们的方法采用了一种软投影操作，该操作将采样点近似为主要输入云中的混合点。近似值由温度参数控制，并在温度变为零时收敛到常规采样。在训练过程中，我们使用投影损耗来鼓励温度下降，从而使每个采样点都靠近输入点之一。 这种近似方案可在各种应用（例

网络编程的一些实例，对初学者是不错的学习资料。 好不容易在找到的，给大家分享一下。

Manning.Grokking.Deep.Reinforcement.Learning.无水印版pdf

网络控制 控制复杂网络 - Barabasi 算法的实现

【中文版】architectural styles and the design of network-based software architectures