cuda容器 可以让你在gpu上像cpu上一样编程

使用scikit-learn在python中进行SVM MNIST数字分类 该项目提出了的众所周知的问题。 出于本教程的目的，我将使用具有原始像素特征的算法。 该解决方案使用易于使用的机器学习库以python编写。 该项目的目标不是达到最先进的性能，而是教您如何使用sklearn的SVM在图像数据上训练SVM分类器。 尽管该解决方案并未针对高精度进行优化，但结果还是不错的（请参见下表）。 如果您想获得最佳性能，这两个资源将向您展示当前的最新解决方案： 下表显示了与其他模型相比的一些结果： 方法 准确性 评论 随机森林 0.937 简单的一层神经网络 0.926 简单的2层卷积网络 0.981 支持向量机 0.9852 C = 5，伽玛= 0.05 线性SVM + Nystroem内核逼近 线性SVM +傅立叶核逼近 项目设置 本教程是在Ubuntu 18.10上编写和测试的。 项目包含具有所有必要库的Pipfile Python-版本> = 3.6 pipenv-软件包和虚拟环境管理 麻木 matplotlib scikit学习 安装Python。 git克隆仓

欧洲 测量与标定协议 XCP 文档，vector的源码，在frescael的32位机上的实例。 欧洲 测量与标定协议 XCP 文档，vector的源码，在frescael的32位机上的实例。

英文的词向量 GoogleNews-vectors-negative300.bin网盘 GoogleNews-vectors-negative300.bin网盘

Unity-Vector-Field-Particles 该项目创建了受一系列矢量场影响的计算着色器（GPU）粒子系统。 该项目显示了计算着色器和基本状态机。 该项目在Unity 2018.3中完成 下载资产文件夹并将其放入Unity项目中，亲自查看！ 屏幕截图：

mbtiles2ungzpbf 一个非常简单的项目，可以将mbtiles文件转换为一组未压缩的pbf磁贴，以供本地使用。 安装 使用 ： $ npm i mbtiles2ungzpbf -g 用法 $ mbtiles2ungzpbf -f tiles.mbtiles 您也可以使用dir选项指定输出目录（默认情况下命名为tiles ）。 $ mbtiles2ungzpbf -f tiles.mbtiles -d mytiles 尝试 $ mbtiles2ungzpbf --help for detailled usage instructions. 执照 mbtiles2ungzpbf可以通过。 接触 版权所有（C）2017 Phiphou

为应对复杂的电子系统设计，全球汽车制造商、部件供应商及其他电子、半导体和软件公司联合建立了汽车开放系统架构（AUTomotive Open System Rchitecture，AUTOSAR）。AUTOSAR作为汽车电子软件开发的一个开放的、标准化的软件架构，目的在于解决汽车电子系统软件的交换与更新，并高效管理越来越复杂的汽车 电子软件系统问题，在确保产品及服务质量的同时，降低汽车电子软件的开发成本，提高开发效率。

CE标志矢量图 CE logo vector ai格式，eps格式，方便认证用

HexView资源-Vector

矢量量化(VQ)技术 概述 基本原理 失真测度 矢量量化器的最佳码本设计 矢量量化技术的优化设计 动态时间规整(DTW)技术 一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。 神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素构成。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目前仍只是处于实验室研究阶段。 模板匹配 作用是按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。 模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。 常用的技术有三种: 矢量量化(VQ)技术 动态时间规整(DTW)