System On Chip(SOC)低功耗设计方法,不错的资料.
2021-11-04 14:11:14 3.91MB 低功耗,SOC
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2021-11-03 11:11:06 476KB 系统开源
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终极低模图形资源包。 非常适合原型/任何低多边形游戏的制作。 —内容— - 超过 1000 个带有碰撞器的预制件 - 材质和 Atlas 纹理工作流程 - 许多启发场景 —模型类型— - 动物 - 启示录 - 中世纪 - 海滩 - 船 - 建筑物 - 农场 - 食物 - 幻想 - 家具 - 枪 - 日本 - 自然 - 人 - 道具 - 地形 - 工具 - 车辆 - 狂野西部
2021-11-02 19:08:58 121B unity lowpoly
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26956/347465?utm_source=blogtoedu tensorflow 一般使用流程: 导入数据->定义模型->编译模型->模型训练->模型保存->模型预测 实现简单的分类模型 import tensorflow as tf inputs=tf.keras.Input(shape=[32,32,3]) '''卷积模块''' x=tf.keras.layers.Conv2D(10,kernel_size=[3,3],strides=[1,1],padding='SAME',activation='re
2021-10-30 12:10:53 30KB ens keras low
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文章目录TensorFlow2 学习——图像分类导包原始数据数据作图数据划分与标准化构建模型并训练模型评估与预测其他:回调Callback的使用 TensorFlow2 学习——图像分类 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split 原始数据
2021-10-29 22:41:14 110KB ens low ns
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作者:Sarah J. Johnson(其它的无需详细描述,仅作者的大名只要是搞LDPC研究的人,无人不知) By: Sarah J. Johnson Publisher: Cambridge University Press Pub. Date: November 19, 2009 Print ISBN-13: 978-0-521-87148-8
2021-10-29 11:35:21 2.73MB Turbo LDPC Error Correction
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这本书的评价我不想多说,算是圣经,网络上都是不完整的版本,我自己花钱买下完整版,跟志同道合的朋友分享。
2021-10-26 00:05:35 5.95MB Mac OS iOS kernel
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带有代码的论文--- [ ] 带有代码的纸--- [ ] 变压变压器 预培训图像处理变压器,[],[] 注意力可视化之外的变压器可解释性,[],[] 生成对抗式变压器,[],[] 变压器中的变压器,[],[] 带有变压器的端到端视频实例分割,[] 用变压器从序列到序列的角度重新思考语义分割,[],[] 图像处理 AdderSR:迈向节能图像超分辨率, Efficient SR ,[],[代码] 探索图像超分辨率中的稀疏性以进行有效推理, Efficient SR ,[论文],[代码] ClassSR:通过数据特性, Efficient SR加速超分辨率网络的通用框架,[论文],[代码] 用于图像超分辨率, Efficient SR数据知识蒸馏 Cross-MPI:使用多平面图像进行图像超分辨率的跨尺度立体声, Stereo SR ,[纸张],[代码] 学习具有局部
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Keras构建神经网络回归模型1. 前言1. 导入相应的库2. 数据导入与处理2.1 加载数据集2.2 划分数据集2.3 数据归一化3. 模型构建与训练3.1 神经网络回归模型的构建3.2 神经网络回归模型的训练3.3 绘制学习曲线4. 模型验证 1. 前言 上一篇博客的主要内容是利用tf.keras构建了一个由四层神经网络构成的分类模型,并进行了训练,本篇博客的内容是同样利用keras来构建一个回来解决回归问题(房价预测)的神经网络模型。 1. 导入相应的库 与第上一篇博客中一样,我们需要导入相应的python库 # matplotlib 用于绘图 import matplotlib as
2021-10-22 17:10:11 327KB AS ens low
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