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作者：john Torjo 学习 C++ Boost Asio的必备教材 浅显易懂 网上流传的中文版漏了大量的内容，看得人云里雾里。所以还是要看英文原版。

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卫星网络用户希望统一不同的卫星，以增强卫星网络的服务质量（QoS）稳定性，并选择通过不同网络的可行路径来满足不同应用的需求。 不幸的是，现状是不同的应用程序需要使用几个不同的应用程序编程接口，并就如何以及何时使用特定网络设计不同的协议。 这很麻烦，而且容易出错，因为应用程序编程接口相差很大。 本文设计了一种卫星网络虚拟策略，并在此基础上提出了QoS路由服务方案。 我们分析了为什么应用程序应该使用虚拟战略并从中受益。 该虚拟策略是一种中间件解决方案，可以无缝使用来自不同卫星网络部分的服务。 然后，支持的QoS路由解决方案可以通过虚拟策略启用已提交的QoS服务。 最后，我们比较了以前的卫星网络和我们的工作。 仿真结果表明，我们的虚拟策略QoS路由方案展示了复杂架构下的主要性能。

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在本文中，我们将ResNet模型转换为Core ML格式。

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人脸识别 这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架，并基于 论文上完成的，其中主要分为四大块：人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下： 人脸检测：使用的是 mtcnn 网络，模型大小约 1.9MB，耗时约 30ms； 人脸矫正：OpenCV 的仿射变换，耗时约 0.83ms； 提取特征：使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络，耗时约30ms； 特征比对：使用曼哈顿距离，单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms； 注册人脸 注册人脸的方式有两种，分别是: 打开相机注册: $ python register_face.py -person Sam -camera 按 s 键保存图片，需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。 导入人脸图片: 保证文件的名字与注册人名相

Metaboverse做什么？ 由于多种原因，在代谢网络上整合多组或单组代谢数据可能具有挑战性。 Metaboverse试图通过提供一个简单，用户友好的界面为用户简化此任务，该界面用于在代谢网络的动态表示中分层其数据，并自动在网络中搜索有趣的法规或其他模式。 此外，Metaboverse提供了多种工具来实现代谢数据的上下文化： 来自生物网络 集成BiGG或BioModels网络的附加兼容性。 整合两条件，多条件和时间过程数据 使用我们的监管模式搜索引擎搜索监管事件 将React与缺少数据的中间React合并在一起，以便在稀疏数据集中更轻松地进行可视化和模式分析 探索特定于超级路径的React扰动网络 使用我们的最近邻居搜索功能，探索全球React网络中特定实体的近端React 详细的演练和其他使用信息可在找到。 入门 要求 互联网连接以进行网络管理 于您的操作系统的最新版本 Linu