网络 使用MobileNetV2上的转移学习方法在移动环境中进行巩膜分割的U-Net模型 该存储库包含使用Keras和Tensorflow的U-Net架构的实现，其背后支持Tensorflow，以使用转移学习方法对Sclera进行分段。 1-建议的方法 所提出的方法采用了以MobileNetV2类特征为条件的U-Net启发模型来分割眼睛的巩膜和背景，其中对MobileNetV2模型应用了两阶段的微调。 数据通过不同的模型进行了扩充。 在我们的方法中，我们将U-Net [U-Net]与预训练的MobileNetV2 [MobileNetV2]结合使用。 U-Net基于全卷积网络，我们修改了其体系结构以使用较少的训练样本并实现更准确的分段。 我们将MobileNetV2随附的预训练权重用于ImageNet数据集[ImageNet]，并在巩膜域上对其进行了微调。 为了提供域适应性，我们根据M（

持续学习基准 使用流行的持续学习算法评估三种类型的任务转移。 该存储库使用PyTorch实现并模块化了以下算法： EWC： ，（克服神经网络中的灾难性遗忘） 在线EWC： ， SI： ，（通过突触智能持续学习） MAS： ，书面（“内存感知突触：学习（不）忘记的内容”） 创业板： ，（用于持续学习的梯度情景记忆） （更多即将到来） 将以上所有算法与具有相同静态内存开销的以下基准进行比较： 天真彩排： L2： ， 关键表： 如果此存储库对您的工作有所帮助，请引用： @inproceedings{Hsu18_EvalCL, title={Re-evaluating Continual Learning Scenarios: A Categorization and Case for Strong Baselines}, author={Yen-Chang Hsu a

针对来自电力系统：分析、安全和放松管制的问题计算发电转移因子和分配因子，作者是 Venkatesh P、Manikandan B. V、Raja S. Charles

Android呼叫转移代码，参考的链接在http://www.cnblogs.com/klcf0220/p/3655867.html

安卓实现呼叫转移功能，大家可以试一下，没有BUG。

Android呼叫转移demo，本人亲自测试，在被改的一塌糊涂的小米手机也可。 福利来啦

组织病理学检测 创建了一种算法，以识别从较大的数字病理扫描中获取的小图像斑块中的转移癌。 该比赛的数据是对PatchCamelyon（PCam）基准数据集的略微修改版本 动机 乳腺癌的临床诊断最好通过活检来实现。 病理学家通过在显微镜下手动检查组织切片来进行诊断。 但是，传统的诊断系统需要专业知识，只有经验丰富的病理学家才能准确地确定肿瘤组织。 当前，在印度的各个农村地区，人们无法获得良好的医疗保健设施。 另外，农村地区没有新的先进设备，因此甚至有可能无法正确诊断患者。 农村地区医疗状况不佳的主要原因之一是缺乏经验丰富的医生。 数据集 该研究使用的数据集是PatchCamelyon（PCam）[21]，[22]的略微修改版本。由于其概率抽样，原始PCam数据集包含重复图像，但是此版本不包含重复图像。 该数据集是开源的，可以从（ ）下载。 数据集包含超过220K张RGB图像，尺寸为96x

ArcGIS2Mapbox 使用Tippecanoe将Shapefile从shapefile转换为Mapbox托管的矢量图块图层的脚本，由 概述 该脚本将shapefile或压缩的shapefile存档转换为Mapbox托管的矢量切片图层，如果相同，则它们将覆盖/更新同名的远程图层。 矢量图块图层经过优化，可实现高效流传输并在多个缩放级别上显示，因为它们仅加载在任何给定缩放或裁剪下可见的顶点。 程序 该脚本首先将shapefile支持文件的shapefile或压缩存档转换为WGS-84投影的GeoJSON，然后使用Mapbox的处理工具将其转换为优化的矢量图块图层。 然后，脚本遵循MapboxPython的描述的过程。 作为辅助参数，可以指定最大缩放级别，该最大缩放级别定义了Mapbox缩放级别，在该级别将以完整的细节呈现输出。 虽然可以向上调整此参数，但会浪费处理时间，但建议对多边形和

花分类 使用mobilenet v2对102种花朵进行分类并进行转移学习。 使用Costom数据集对花朵图像进行分类 下载资料 在该项目中，使用了 。 您可以下载和。 数据集为tar文件形式，一旦提取，所有图像均位于jpg文件夹内。 标签文件包含一个数组，其索引是图像的编号，而索引处的编号是该图像所属类的编号。 Keras数据生成器 此处，keras图像生成器用于将数据馈送到神经网络。 数据的结构应采用以下方式： 。 在上面的图像中，training_images是包含多个目录的子文件夹，并且每个目录包含属于一个垂直类的图像。 数据准备 由于keras数据生成器要求训练数据采用垂直结构，因此我们需要根据需要准备数据集。 要准备数据集，请参考，将以上述格式转换数据。 在文件中，您需要更改以下变量： TAR_FILE_PATH =''＃提供下载的tar文件的路径EXTRACT_TO_PA

WindowsServer2012 SQLServer2012故障转移 　仅当完整配置(服务器、网络和存储)可以通过“验证配置”向导中的所有测试时，微软才支持故障转移群集解决方式，另外，解决方案中的所有硬件组件均必须标记为“certified for windows server 2012