介绍 这是ULPMark:trade_mark:-ML和tinyMLperf基准测试运行程序的Alpha版本。 由于我们当前正在调试和开发，它仍然缺少一些功能。 目标是促进固件升级，而不是收集官方成绩。 提供此软件仅是为了EEMBC和MLCommons的tinyMLperf之间的交叉开发。 开发完成后，该存储库将被删除并替换为正式版本。 TOC {：toc} 链接 由于运行程序二进制文件已超过GitHub限制，因此现在可以通过以下链接在GitHub之外托管它们： 最新版本是3.0.0-RC20，发布时间为太平洋标准时间03-MAR-2021，下午1:50。 当前状态 仍处于测试阶段，但我们已经开始添加对基于地面ic01计算精度度量的支持（仅适用于ic01 ），并添加了能量兼容性插件。 性能模式与能源模式 在本文档中，您将始终看到性能模式和能源模式之间的区别。 分离两种收集模式的原因是由于被测设备（即DUT

十进制小数转二进制matlab代码图像隐写术 隐写术 它是一种将数字数据（例如音频/图像/视频）隐藏在普通的简单非保密文件（例如音频/图像/视频）中的技术。 详细了解隐写术。 关于该项目 这是使用LSB （最低有效位）技术进行图像隐写术的简单实现。 使用MATLAB实现。 该项目包括两个实现： ：将一个图像隐藏在另一个图像中。 ：在图像中隐藏纯文本。 目录 img2img 斯蒂格诺 解密 前景色.png message.png txt2img 斯蒂格诺 解密 b2d.m d2b.m get_char.m put_to_img.m cover.png 文件描述 img2img / ：运行此文件可将图像隐藏到另一个文件中。 确保前景和背景图像相同的尺寸（foreground.png和message.png增加供参考）。 该文件生成一个新的图像文件作为输出。 ：运行此文件以从stegano.m生成的图像中获取隐藏图像。 txt2img / ：运行此文件以将纯文本隐藏到图像中（添加cover.png以供参考）。 该文件生成一个新的图像文件作为输出。 ：运行此文件以从stegano.m生成的图像

目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟，而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征，分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤七种自然情绪的特点，并用参数优化的支持向量机对情绪分类进行识别，识别率最高能够达到77.0%。实验结果表明，VLBP和LBP-TOP算子具有较强的鲁棒性，能有效地从肢体动作中识别人的情绪。

使用随机基带信号生成二进制相移键控信号

二进制编辑器． 类似于ultraEdit,HEdit,binaryEditor,HDEditor,表格显示．

一个二进制的遗传算法的Matlab实现，简单好用

二进制炸弹简单教程及示例。 简述二进制炸弹的构造原理，以及如何在linux环境下使用gdb调试拆弹。

配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。 本代码以一种改进二进制粒子群算法为例，进行配电网的重构研究。本代码目标函数为配电网有功网损最小，可自行修改为其他函数。 传统二进制粒子群算法容易陷入局部最优。针对这一问题，本代码从两个方面进行改进：1.初始化和更新粒子时考虑配电网拓扑约束以缩小粒子搜索范围，增强算法收敛能力；2.加入变异的机制。 采用IEEE33节点系统作为算例，算法运行时重构过程通过动画进行动态显示；运行结束后输出重构前后系统节点电压的对比曲线图。

1.手动部署 k8s 环境虽然能很好的理解原理，当时相对耗时比较多 [初次部署，可能要1-3天] 2.使用 shell 脚本可以大大的减少了多个项目或场景的部署，能减少 [使用脚本，只需要几分钟] 3.压缩包内包含了 README 文档，可以使用 typora 等 markdown 软件打开

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码