体素（公制） Voxe（lmetric）是Unity3d的开源体素框架。 它是一个易于使用，易于扩展的体素游戏解决方案。 它目前处于Alpha状态，因此请期待重大更改和不完整的文档。 欢迎对该项目提供任何帮助。 随意创建请求请求，提问或提出新功能。 该项目是我的原始项目Voxe（ ）与Voxelmetric（ ）合并的结果。 它从两个方面都取得了最好的成绩-Voxe的性能和Voxelmetric的功能。 这个项目已经进行了很多工作，现在几乎不像以前的项目。 产品特点 世界管理 地形生成 使用洞穴和地标（例如树木）生成逼真的地形。 保存和加载 随时将更改保存并加载到整个世界。 无限地形

入队(EnQueue) 、出队(TryDequeue) 、是否为空(IsEmpty)、获取队列内元素数量(Count)。 一、ConcurrentQueue内部结构: 1.实现原理 众所周知，在普通的非线程安全队列有两种实现方式: 1.使用数组实现的循环队列。 2.使用链表实现的队列。 先看看两种方式的优劣：      .Net Farmework中的普通队列Queue的实现使用了第一种方式，缺点是当队列空间不足会进行扩容，扩容的主要实现是开辟一个原始长度2倍的新数组，然后将原始数组里面的数据复制到新数组中，所以当扩容时就会产生不小的内存开销，在并发的环境中对性能的影响不可小视。当然在调用Q

扫描完整版 例学VBA：EXCEL ACCESS POWERPOINT中的VBA高效应用

espcn的matlab代码EGVSR-PyTorch | VSR x4：EGVSR； 高档 x4：双三次插值 内容 介绍 这是一个PyTorch实现EGVSR的：电子fficcient＆G ENERAL视频超分辨率（VSR），使用子像素卷积优化TecoGAN VSR模型的推理速度。 请参考官方实现和更多信息。 特征 统一框架：这个 repo 为各种最先进的基于 DL 的 VSR 方法提供了一个统一的框架，例如 VESPCN、SOFVSR、FRVSR、TecoGAN 和我们的 EGVSR。 Multiple Test Datasets ：这个repo提供了三种类型的视频数据集进行测试，即标准测试数据集——TecoGAN中使用的Vid4、Tos3和我们的新数据集——Gvt72（从站点中选择并包括更多场景）。 更好的性能：此 repo 为模型提供了比以前的方法更快的推理速度和更好的整体性能。 请参阅部分中的更多详细信息。 依赖关系 Ubuntu >= 16.04 英伟达 GPU + CUDA 和 CUDNN Python 3 PyTorch >= 1.0.0 Python 包：numpy、

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MC2833是ＭＯＴＯＲＯＬＡ公司推出的单片调频发射集成电路。可构成发射极高频率的功率放大器。它由话筒放大器、可变电抗器、射频振荡器、输出缓冲器以及两个辅助晶体管构成。此芯片可应用于无绳电话和ＦＭ通信设备中。其内结构和各脚功能如图１所示。ＭＣ２８３３采用１６脚双列直插式封装，其主要参数为：工作电压２．８～９Ｖ，静态电流２．９ｍＡ；工作温度－３０～＋７５℃；工作频率小于６０ＭＨｚ。附加晶体管的主要参数为：Ｖ(BR)CBO＝４５Ｖ，Ｖ(BR)CEO＝１５Ｖ，Ｖ(BR)EBO＝６．２Ｖ，Ｈfe＝１５０，ｆT＝５００ＭＨｚ。ＭＣ２８３３的应用电路如图２所示。低频调制信号由{5}脚输入，经话筒放大器放大

基于HLS的高效深度学习卷积神经网络FPGA实现方法项目全部数据.zip本文通过对现有相关研究的分析、总结和改进，给出了一系列在软件层面上如何构建和训练小巧高效且利于硬件加速的网络方法，在FPGA实现时如何减少资源、降低功耗及提高速度的方法，以及在HLS中如何增加设计灵活性、可移植性和可扩展性的方法，具有很好的实用价值。并结合这些方法构建和训练了一个网络，命名为EfficientNet，使用HLS在FPGA上对其进行了推断加速。通过与其他网络和平台的对比，验证了这些方法的有效性。本文的主要工作和贡献如下： 设计实现了一种轻量化的深度学习网络EfficientNet。针对传统网络参数量及计算量大且不利于硬件加速的问题，本文在保证精度的前提下，分析了以深度可分离卷积代替标准卷积、以步进代替池化、以平均池化代替全连接的方法，提出了尺寸不变通道增减交替的方法，并对这些方法进行了集成，从而构建了一个低复杂度的DCNN网络，并命名为EfficientNet。实验结果表明EfficientNet在公开的Flower_photos数据集上的分类精度为89.3%，相比Inception-v3，在参数量

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