威胁建模培训 这是在细分市场上运行的Threat Modeling培训的公开版本。 培训的目的是教各个工程师如何进行威胁建模，以便他们可以自己运行威胁建模会话。 培训分为三个部分。 威胁建模简介 第一次培训的目的是介绍威胁建模的概念，讲授工作流，并向开发人员展示Security用于查找漏洞的工具。 威胁建模的基础 第二次培训的目的是通过练习巩固开发人员的知识，使开发人员的手变得肮脏。 实时威胁建模 最终培训的目标是与团队进行一次端到端威胁建模，以巩固我们之前讨论的概念。 回馈 我们在细分市场上拥有强烈的社区意识，除了分享我们的培训幻灯片外，我们还有一个电子邮件地址，因此您可以提交有关该计划的问题和想法。 我们总是有兴趣听反馈，无论好坏！ 电子邮件地址：

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点云的多边形表面重建 PolyFit重建管道 PolyFit实现了以下所述的基于假设和选择的曲面重建方法： Liangliang Nan and Peter Wonka. PolyFit: Polygonal Surface Reconstruction from Point Clouds. ICCV 2017. 如果使用代码/程序（或其一部分），请考虑引用以上文章。 获取PolyFit 预构建的可执行文件（适用于macOS ， Linux和Windows ）可。 您也可以从源代码构建PolyFit： 下载。 依存关系 （已测试v5.8.0，v5.9.2，v5.10.1） （已测试v4.10，v4.11.1） 建立PolyFit。 有很多构建PolyFit的方法。 选择以下一项（或您熟悉的任何一项）： 选项1：使用可以直接处理CMakeLists文件的任何IDE

二阶倒立摆matlab代码倒立摆模型 该报告介绍了一个倒立摆的例子以及用于设计和实现模糊控制器的典型程序。 为了模拟模糊控制系统，必须指定倒立摆的数学模型。 使用MATLAB集成了表示钟摆数学模型的代码，实现了隶属函数。 数学模型由二阶微分方程表示，该方程需要在Matlab中使用ode23命令才能求解。

The Monte Carlo code MCML (Monte Carlo modeling of light transport in multi-layered tissue) has been the gold standard for simulations of light transport in multi-layer tissue, but it is ineffective in the presence of three-dimensional (3D) heterogeneity. New techniques have been attempted to resolve this problem, such as MCLS, which is derived from MCML, and tMCimg, which draws upon image datasets. Nevertheless, these approaches are insufficient because of their low precision or simplistic mode

计算机视觉中的Transformer 在2017年谷歌设计了Transformer，并在NLP社区显示出了效果之后，有大量的工作专注于将其应用到计算机视觉社区。本文首先简要介绍了计算机视觉中的Transformer。然后，介绍了Transformer模型在低/高级视觉任务、模型压缩和主干设计方面的一些代表性工作。 曹越，现任微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员，分别于2014年和2019年在清华大学软件学院获得本科和博士学位，曾于2017年获微软学者奖学金、2018年获清华大学特等奖学金。至今在CVPR、ICCV、ICLR、ICML、NeurIPS等国际会议和期刊中发表论文20余篇，其中有三篇入围PaperDigest Most Influential Papers榜单，谷歌引用五千余次。目前主要的研究兴趣是自监督学习、多模态学习以及自注意力建模。

1 Billion Word Language Model Benchmark. The purpose of the project is to make available a standard training and test setup for language modeling experiments.

Theoretical Neuroscience - Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems _ Peter Dayan, L. F. Abbott 计算神经必备的神经科学专著，作者是两个大牛。

CVXPY CVXPY文档位于 。 加入，并使用和获得最佳支持。 CVXPY是用于凸优化问题的Python嵌入式建模语言。 它使您可以按照数学的自然方式来表达问题，而不是使用求解器要求的限制性标准形式。 例如，以下代码解决了最小二乘问题，其中变量受上下限约束： import cvxpy as cp import numpy # Problem data. m = 30 n = 20 numpy . random . seed ( 1 ) A = numpy . random . randn ( m , n ) b = numpy . random . randn ( m ) # Con

电机驱动控制建模英文教材，详细介绍电机建模与驱动控制，值得一看，值得收藏，