使用数据驱动方法检测大量文本中的常用短语。 发现的短语的大小可以是任意的。 可以用于英语以外的语言

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PyRQA 一般信息 PyRQA是一种进行循环定量分析（RQA）并使用OpenCL框架以大规模并行方式创建循环图的工具。 它旨在有效地处理由数十万个数据点组成的很长的时间序列。 PyRQA支持以下RQA度量的计算： - Recurrence Rate (RR) - Determinism (DET) - Average diagonal line length (L) - Longest diagonal line (L_max) - Divergence (DIV) - Entropy diagonal lines (L_entr) - Laminarity (LAM) - Trapping time (TT) - Longest vertical line (V_max) - Entropy vertical lines (V_entr) - Average white verti

针对信道路径数未知的大规模多输入多输出（MIMO，multi-input multi-output）系统，提出一种稀疏度自适应的压缩感知信道估计方法——块稀疏自适应匹配追踪（BSAMP，block sparsity adaptive matching pursuit）算法。利用大规模MIMO系统子信道的联合稀疏性，通过设置阈值及寻找最大后向差分位置对支撑集原子进行快速初步选择，同时考虑了观测矩阵非正交性造成的能量弥散，提高算法的估计性能；通过正则化对原子进行二次筛选，以提高算法的稳定性。仿真表明，该算法能快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO信道信息。

深度局部特征（DeLF）的Pytorch实现 PyTorch实现的“具有深深的局部特征的大规模图像检索” 参考： : 先决条件 火炬 python3 CUDA 训练DeLF DeLF训练有两个步骤：（1）调整阶段，和（2）关键点阶段。 Finetune阶段加载ImageNet上预训练的resnet50模型，并进行优化。 关键点阶段将冻结“基本”网络，并且仅更新“注意”网络以进行关键点选择。 训练过程完成后，模型将保存在repo//keypoint/ckpt （1）培训微调阶段： $ cd train/ $ python main.py \ --stage ' finetune ' \ --optim ' sgd ' \ --gpu_id 6 \ --expr ' landmark ' \ --ncls 586 \ --f

NFNet Pytorch实施 此回购包含来自未经归一化的高性能大型图像识别论文的，具有ImageNet高精度的预训练NFNet模型F0-F6。 小型模型的精度与EfficientNet-B7一样，但训练速度快了8.7倍。 大型模型在ImageNet上设置了新的SOTA top-1精度。 NFNet F0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 + SAM 最高为1的准确性Brock等人。 83.6 84.7 85.1 85.7 85.9 86.0 86.5 此实现的Top-1精度 82.82 84.63 84.90 85.46 85.66 85.62 待定 所有学分归的作者所有。 该在很大程度上受到其在出色的JAX实现的启发。 拜访他们的回购网站以作参考。 开始吧 git clone https://github.com/benjs/nfnet

GPU优化的大规模线性方程组并行求解的研究与比较.pdf

H3CSE大规模路由纯手打思维导图，适用H3CSE GB0-381考试应用

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