序列建模基准和时间卷积网络（TCN） 该存储库包含Shaojie Bai，J。Zico Kolter和Vladlen Koltun完成的实验。 我们专门针对一整套综合任务，这些任务已被反复用来比较不同循环网络的有效性，并在循环网络的主场上评估一个简单，通用但功能强大（完全）的卷积网络。 实验是在PyTorch中完成的。 如果您发现此存储库有帮助，请引用我们的工作： @article{BaiTCN2018, author = {Shaojie Bai and J. Zico Kolter and Vladlen Koltun}, title = {An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling}, journal = {a

leveldb 基准测试 一堆使用 node.js 使用 leveldb 测试各种事物的基准测试 批量插入 leveldb 有一个batch API，如果使用得当，可以提高批量插入的性能。 对此的基准位于以下存储库中： 这个基准的要点： 等待批量写入完成，然后再写入另一个 设置writeBufferSize选项以匹配批处理中数据的字节大小。 通常大于 16MB 的值没有区别 最好提前写入小批量，而不是等待批处理缓冲区填满然后再写入批处理 索引查询速度 leveldb 中的键按字典顺序排序，您可以直接获取键（如果您提前知道键），也可以在任何起始键位置创建迭代器并向前或向后迭代，直到找到第一个匹配的键。 以下存储库具有探索在 leveldb 中建立索引的不同方法的基准： 事实证明，保留二级索引的速度大约是其两倍，但这显然会占用更多的磁盘空间。 索引大小 leveldb 使用 snapp

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

模拟集成电路设计 带隙基准.ppt

设计了一款带隙基准电压源，基于0．18μm的CMOS工艺，在Hspice下仿真，仿真结果表明，温度在-25～80℃内变化时，温度系数为9．14×10-6℃；电源电压在3～5 V之间变化时，基准电压在1 250±43 mV内变化，满足设计要求。

a network of continuously operating GNSS (Global Navigation Satellite Systems, such as GPS, GLONASS, Galileo, Beidou, ...) reference stations, data centres providing access to the station data, analysis centres that analyze the GNSS data, product centres or coordinators that generate the EPN products, and a Central Bureau that is responsible for the daily monitoring and management of the EPN.

BeDDE和exBeDDE用于除雾评估 溴二苯醚 参考图片 光 光 中等的 重的 BeDDE（读取为/ ˈbedi /）是用于评估除雾方法的真实基准数据集。 它由208对模糊图像和清晰的参考图像组成。 对于每一对，都提供了一个手动标记的蒙版，以描绘内容相同的区域。 我们评估这些区域的除雾结果。 扩展名 exBeDDE是BeDDE的扩展，旨在测量除雾评估指标的性能。 它包含167张朦胧图像和1670张经过消雾的图像，并带有被人标记的平均意见分数。 它的模糊图像来自BeDDE，并且经过10种除雾方法生成了除雾图像。 可见度指数（VI）和真实度指数（RI） 我们发现，从两个独立的方面（即可见性和真实性）评估去雾化的重用更为合理，并相应地提出了两个标准，即可见性指数（VI）和真实性指数（RI）。 可以在标题为“除雾评估：实际基准数据集，新标准和基准”的（或）中找到更多详细信息。 （在跨图像处理

GTSRB TensorFlow Lite 德国交通标志基准数据集的示例TensorFlow Lite分类模型。 创建该项目的目的是展示如何在之上构建卷积神经网络（通过Transfer Learning），并在TensorFlow Lite SDK的移动应用程序中使用卷积神经网络。 有关更多详细信息，请检查： 博客文章： 具有：数据集准备，模型训练和验证，转换为TensorFlow Lite。 数据集： 灵感：

DisableTurboBoost.kext, 在 Mac OS X 上用于可以靠的openmp/cl基准测试，禁用，技术 用于 Mac OS X的 Turbo Boost Disabler这个内核扩展 DisableTurboBoost.kext 允许你禁用在最新的英特尔核心处理器上运行的Boost技术 present 。抽象在某些情况下，高速涡轮增压技

成都市中心城区商服用地土地级别与基准地价资料，时间为2021年，WGS84矢量面数据shp格式，有级别分类，可以作为地价空间布局等研究参考使用。