Computer Networks: A Systems Approach, Fifth Edition, explores the key principles of computer networking, with examples drawn from the real world of network and protocol design. Using the Internet as the primary example, this best-selling and classic textbook explains various protocols and networking technologies. The systems-oriented approach encourages students to think about how individual network components fit into a larger, complex system of interactions. This book has a completely updated content with expanded coverage of the topics of utmost importance to networking professionals and students, including P2P, wireless, network security, and network applications such as e-mail and the Web, IP telephony and video streaming, and peer-to-peer file sharing. There is now increased focus on application layer issues where innovative and exciting research and design is currently the center of attention. Other topics include network design and architecture; the ways users can connect to a network; the concepts of switching, routing, and internetworking; end-to-end protocols; congestion control and resource allocation; and end-to-end data. Each chapter includes a problem statement, which introduces issues to be examined; shaded sidebars that elaborate on a topic or introduce a related advanced topic; What’s Next? discussions that deal with emerging issues in research, the commercial world, or society; and exercises. This book is written for graduate or upper-division undergraduate classes in computer networking. It will also be useful for industry professionals retraining for network-related assignments, as well as for network practitioners seeking to understand the workings of network protocols and the big picture of networking. Completely updated content with expanded coverage of the topics of utmost importance to networking professionals and students, including P2P, wireless, security, and applications Increased focus on application layer issues where innovative and exciting research and design is currently the center of attention Free downloadable network simulation software and lab experiments manual available

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UnityVolumeRendering 在Unity3D中制作的体积渲染器。 我已经写了一个的。 有什么问题吗？ 。 我也有 要求： Unity 2018 1.5或更高版本（也应与某些旧版本一起使用，但我尚未测试） 如何使用示例场景 打开“ TestScene.unity” 在菜单栏中单击“体积渲染” 选择“加载资产” 在“ DataFiles”文件夹中选择一个文件（我建议使用manix.dat） 点击“导入”按钮 分步说明 1.导入模型 原始数据集： 在菜单栏中，单击“体积渲染”和“加载原始数据集” 然后选择要导入的数据集。 当前仅支持原始数据集（您可以为其他数据集添加自

A Sampler of Useful Computational Tools for Applied Geometry, Computer Graphics, and Image Processing

牛津大学17类花卉数据集，每个类别有80个图像。选择的花是英国的一些常见花。图像具有大规模，姿势和光线变化，并且在类中也存在具有大量图像的类并且与其他类非常相似。类别可以在下图中看到。我们将数据集随机分成3个不同的训练，验证和测试集。已经将图像的子集标记为用于分割。

关于计算机体系结构，推荐两本书，都是Hennessy和Patterson写的。 一本是CODSHI（Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface, 3rd Edition ），另一本就是CAAQA（Computer Architecture - A Quantitative Approach 4th Edition）。 前一本比较基础，着重讲CPU基本结构。

无监督数据增强 总览 无监督数据增强或UDA是一种半监督学习方法，可在各种语言和视觉任务上实现最新的结果。 仅用20个标记的示例，UDA优于以前在25,000个标记的示例上训练的IMDb的最新技术。 模型 带标签的示例数 错误率 混合增值税（以前的SOTA） 25,000 4.32 伯特 25,000 4.51 UDA 20 4.20 使用CIFAR-10（带有4,000个标记的示例）和SVHN（带有1,000个带标记的示例），可将最新方法的错误率降低30％以上： 模型 CIFAR-10 SVHN ICT（以前的SOTA） 7.66±.17 3.53±.07 UDA 4.31±.08 2.28±.10 有了10％的标签数据，它就对ImageNet进行了重大改进。 模型 top-1精度 前5位准确性 ResNet-50 55.09 77.26 UDA 68.78 88.80 这个怎么运作 UDA是一种半监督学习的方法，它减少了对带有标记的示例的需求，并更好地利用了没有标记的示例。 我们发布的内容 我们发布以下内容： 基于BERT的文本分

情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection

种类 介绍 SORT是Simple Open-source Ray Tracing的缩写，是我的个人跨平台光线跟踪渲染器。 它是一个独立的光线跟踪程序，在Blender中作为渲染器插件很好用。 与其他开源射线跟踪器（如PBRT，luxrenderer）类似，SORT也是基于物理的渲染器。 但是，由于这是我在业余时间从事的一个单独项目，因此与同行相比，它要简单得多。 这只是SORT的简要介绍。 有关更多详细信息，请查看。 特征 这是到目前为止实现的功能： 积分器。 （Whitted射线跟踪，直接照明，路径跟踪，光跟踪，双向路径跟踪，即时光能传递，环境光遮挡） 空间加速结构。 （OBVH，QBVH，BVH，KD-Tree，均匀网格，OcTree） BXDF。 （迪士尼BRDF，Lambert，LambertTransmission，Oran Nayar，MicroFacet反射，Mic

视觉推理的自然语言 该存储库包含 （Suhr等人2017）和 （Suhr和Zhou等人2018）的数据。 视觉推理自然语言语料库的任务是确定关于视觉输入（如图像）的句子是否正确。 该任务的重点是关于对象集，比较和空间关系的推理。 这包括两个数据集：具有合成生成图像的NLVR和包括自然照片的NLVR2。 有关示例和页首横幅，请参见网页： ： 如有疑问，请使用“问题”页面，或直接给我们发送电子邮件： 发牌 NLVR（包含合成图像的原始数据集; Suhr等人2017） 继Microsoft COCO（ ）之后，我们根据CC-BY-4.0（ ）许可了NLVR数据集（合成生成的图像，结构化表示和注释） ）。 NLVR2（具有真实图像的数据集，Suhr和Zhou等人，2018年） 我们已在CC-BY-4.0（ ）下许可了NLVR2图像的注释（句子和二进制标签）。 我们不授权NL