Eric_Essential_Principles_SI 电源完整性设计详解 频变介电常数-Debye模型

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H3C_S5120_SI系列交换机使用手册，非常详细的教程！

sourceInsight4.0 安装文件及license,亲测：可以与3.5并存。看代码在也不会看到乱码了。

灰度特征提取matlab代码基于VGG16 / 19，SIFT和灰度直方图的Caltech-101图像分类 该项目通过python和matlab提供图像分类代码。 我的实验环境是Windows 10 / Tensorflow 1.14.0，keras 2.3.1和Ubuntu 18.04上的nivdia 2080Ti上的Matlab R2019a。 对于Python 此代码基本上是指。 使用2080Ti训练整个数据集基本上将花费不到2个小时。 参考精度： 模型 VGG16 VGG19 准确性 59.02％ 54.86％ 脚步 下载caltech-101并将其放在“数据/”中。 将“路径”更改为数据所在的路径。 为VGG19运行“ Train_caltech.py​​”，为VGG16运行“ Train_caltech_vgg16.py”。 对于Matlab 该代码基本上基于特征提取，SVM和vlfeat。 供参考的精度：比Python中的精度高近20％。 我猜想matlab工具包中的VGG模型是经过预训练的，而我是用Python从头开始训练模型的。 模型 VGG16 VGG19 准确性

高速信号完整性工程师培训课程 ---DDR原理及物理层一致性测试

持续学习 这是以下论文中描述的持续学习实验的PyTorch实现： 三种持续学习的方案（） 具有反馈连接的生成性重放是持续学习的通用策略（） 要求 当前版本的代码已经过测试： pytorch 1.1.0 torchvision 0.2.2 运行实验 可以使用main.py运行单个实验。 主要选项有： --experiment ：哪个任务协议？ （ splitMNIST | permMNIST ） --scenario ：根据哪种情况？ （ task | domain | class ） --tasks ：多少个任务？ 要运行特定方法，请使用以下命令： 上下文相关门（XdG）：

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