StyleGAN —官方TensorFlow实施的编码器 的StyleGAN2 这是我的StyleGAN编码器； 有很多类似的东西，但这是我的。 感谢@Puzer作为原始人，其中包括叉子；感谢@SimJeg作为构成此处所用ResNet模型基础的初始代码；感谢@Pender他的叉子！ 从左到右：原始图像，在生成的StyleGAN面Kong上经过训练的ResNet的预测图像以及最终的编码图像。 我添加了什么： ResNet编码器-使用train_resnet.py自己训练或！ 将模型放在data / finetuned_resnet.h5中 可以直接替换以使用带有train_effnet.

一维神经网络回归 在这里，我提供了一个示例，其中神经网络用于预测一维回归模型。 这是每个文件的简短描述： MLPregressionLoss.m：使用反向传播算法计算梯度 MLPregressionPredict.m：预测一维回归模型。 nnet.m ：这是一个演示，展示了每 100 次迭代的随机梯度方法的进展。

论文Deep_Convolutional_Neural_Network_for_Inverse_Problems_in_Imagin

ActiveXperts_ActiveSocket_Network_Communication_Toolkit_v3.0_Incl_Keymaker_by_ARN

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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