针对eTPU通道的最糟糕延迟时间分析方法.pdf

流式布局， 这个概念在移动端或者前端开发中很常见，特别是在多标签的展示中， 往往起到了关键的作用。公司最近要做一个标签管理，标签可删除，可添加，长按可以拖动。网上很多流式布局的列子，大部分都不能满足需求，大部分都不能拖动，有的可以拖动但是都是GridView式布局所以不能满足流式布局的基本要求，所以自己封装一个可删除，可添加，长按可以拖动流式布局。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「平谷一勺」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/u012941592/article/details/88890956

针对Mac上对NTFS格式文件（微软），无法写入的问题。 为了方便苹果电脑（Mac）的系统对NTFS文件对读写所用的插件。 这个插件直接解压，然后从下载一栏里拖动到应用程序里就行。

挂着不动就可以自动下棋，可以观摩技术也可以进行博弈，胜率99%。本人已上特级大师2800分

SocketTool针对TCP/UDP作为服务端客户端调试工具

针对通用手机的APK打开速度测试，侧面反应手机性能，内存参数调优是否合适。

补丁针对生成的易语言调用DLL出错的程序: ---------- 错误 ----------- “运行时出错!错误代码：6错误信息：调用DLL命令后发现堆栈错误”. ---------------------------------------------------------------- (使用前，把要补丁的程序重命名为123.exe)

关于 我们从文件优化了CoordConv操作。 为此，我们使用简单的数学公式： 使用c1 + c2通道输入的卷积可以表示为分别使用c1和c2通道输入的卷积之和。 对于具有相等行(0, 1, .. n)或相等列(0, 1, .. n)^T （在定义坐标的CoordConv中添加这些矩阵(0, 1, .. n)^T通道矩阵，卷积运算等于 列为alpha * (0, 1, .., n)^T + alpha0矩阵 行beta * (0, 1, .., n) + beta0对应的beta * (0, 1, .., n) + beta0 。 由于此操作之前卷积层中存在偏差，因此可以忽略偏差。 在coordconv/modules的层CoordXY提供一种增加了必要的结果与标准卷积以获得CoordConv 。 与原始论文相比，优化的操作版本更简单，更有效，并且参数数量更少。 依存关系 python

DRL用于微电网能源管理 我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。 我们提出了一种新颖的微电网模型，该模型由风力涡轮发电机，储能系统，恒温控制负载，价格响应负载以及与主电网的连接组成。 拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。 本文实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。 数值结果表明，不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。 通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中，我们获得了更好的性能，并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。 有关此项目的更多信息，访问： ：

文件夹 我的编码项目示例和计算机科学/ IT课程的书面作业。 我叫John Kucera。 我是就读于​​马里兰大学全球校园的计算机科学专业和网络安全专业。 我的预期毕业日期是2022年5月。我目前的GPA是4.0。 技术技能和能力 语言/网络技术： Java，Python，Python Flask，C ++，HTML，CSS，C，一些SQL，一些Perl IDE： Netbeans，Visual Studio代码，Cloud9，Repl.it 工具/应用程序： MS Excel，MS PowerPoint，Adobe Photoshop，MS Publisher 计算机科学项目 （Java） （Python / HTML） （Java） 技术研究论文 参加研讨会 志愿者工作