CIFAR-10的Pytorch对抗训练 该存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现。 该存储库显示的精度与原始论文中的精度相似。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 实验设定 此存储库中使用的基本实验设置遵循使用的设置。 数据集：CIFAR-10（10个类） 攻击方式：PGD攻击 Epsilon大小： L无限边界为0.0314 Epsilon大小：绑定L2时为0.25（用于攻击）或0.5（用于训练） 培训批次大小：128 重量衰减：0.0002 动量：0.9 学习率调整 0.1代表时期[0，100） 纪元0.01 [100，150） 历时0.001 [150，200） 该存储库中使用的ResNet-18体系结构比Madry Laboratory小，但性能相似。 训练方法 1.基本训练 基本训练方法采用He

clojure-training 来自我在加尔各答 IBM 举办的 Clojure 培训研讨会的培训样本。

write leveling是DDR controller采用的一种补偿fly-by PCB layout topology引入的DQS与CLK之间存在的flight time skew的机制.

Square wave control is also called 6 step control. Because In one electrical cycle there will be 6 switch status. Every switch status will generate a vector torque force which can drive the motor to rotate. In square wave control method, there are 2 key point to take control. One is the switch status which correspond with the motor rotor positions. We can get that from Hall sensor or Back EMF signals. The other one is the PWM driver duty which can control the torque force to target motor.

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使用Amazon SageMaker微调和部署ProtBert模型进行蛋白质分类 内容 动机 蛋白质是控制生物体的关键基本大分子。 蛋白质定位的研究对于理解蛋白质的功能很重要，对药物设计和其他应用具有重要意义。 它在表征假设的和新发现的蛋白质的细胞功能中也起着重要的作用[1]。 有几项研究工作旨在通过使用高通量方法来定位整个蛋白质组[2-4]。 这些大型数据集提供了有关蛋白质功能以及更普遍的全球细胞过程的重要信息。 但是，它们目前不能达到100％的蛋白质组覆盖率，并且在某些情况下使用的方法可能导致蛋白质子集的错误定位[5,6]。 因此，必须有补充方法来解决这些问题。 在本笔记本中，我们将利用自然语言处理（NLP）技术进行蛋白质序列分类。 想法是将蛋白质序列解释为句子，并将其组成部分-氨基酸-解释为单个单词[7]。 更具体地说，我们将从Hugging Face库中微调Pytorch Pro

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