海力士SK hynix原厂SSD管理工具及中文说明书(WIN 64位)，是SK hynix对其产品SC304/SC300/SH900等SSD固态硬盘日常管理工具。主要提供以下功能： • SK hynix 和其他系统硬盘的识别与枚举 • 硬盘的详细信息，如容量、型号等。 • 有关硬盘运行状况的详细信息，显示在 SMART 属性列表中，并提供运行诊断测试的选项 • 用于更新 SSD 固件的机制 • 硬盘擦除选项 • 硬盘诊断 • 恢复 PSID 注意：本软件仅保证 SK hynix SSD所有功能的可用性和正确操作，不支持海力士方案的非原厂产品，例如光威的海力士方案产品。

NGFF m.2接口定义，KEYB SATA协议 Socket 2 NGFF m.2接口定义，KEYB SATA协议 Socket 2

深度学习TensorFlow2.0 前言 在这个项目中，我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一重现经典的卷积神经网络：LeNet-5，AlexNet，VGG系列，GooLeNet，ResNet系列，DenseNet系列，以及现在比较流行的：RCNN系列，SSD ，YOLO系列等。 教程目录 图像分类任务1.手写数字识别FirstNet（已​​完成） 2.快速建造卷积网络FastNet（已​​完成） 3. LeNet-5（已完成） 4. AlexNet（已​​完成） 5. VGG系列（已完成） 6. GooLeNet（已​​完成） 7. ResNet系列（已完成） 8. DenseNet系列（已完成） 目标检测任务1. RCNN系列2. SSD 3. YOLO系列 项目环境 Python3 Python3.6和3.7 PyCharm2018和2019 Tensorflow2.0

查看硬盘是否已经4K对齐工具

在Tensorflow上使用神经网络（SSD）进行实时钉子检测。 此回购类似于。 我使用MobileNetV1-FPN-SSD训练了指甲检测器，并且我使用的数据集由实验室成员标注。 这是作用中的指甲检测器，并画出了线： 带注释的示例如下： 整个过程分为3个步骤： 直方图均衡 肤色二值化（将RGB通道转换为YCbCr并使用inRange方法进行二值化） MobileNet-SSD-FPN MobileNetV1-FPN-SSD体系结构可能如下所示： 我先使用MobileNet-SSD，但钉子太小了，无法检测到。 因此，我们可以看到MobileNet-SSD-FPN比MobileNet-SSD更好。 方法 地图 mAP（大） mAP（中） mAP（小） 移动网 45.20 62.58 48.14 13.14 75.79 45.81 MobileNet-SSD

在Tensorflow上使用神经网络（SSD）进行实时手检测。 此仓库记录了用于使用Tensorflow（Object Detection API）训练手持探测器的步骤和脚本。 与任何基于DNN的任务一样，过程中最昂贵（也是最危险）的部分与查找或创建正确的（带注释）数据集有关。 我主要对检测桌子上的手感兴趣（以自我为中心的观点）。 我首先用了实验（结果不好）。 然后，我尝试了，该非常适合我的要求。 此回购/发布的目的是演示如何将神经网络应用于跟踪手（以自我为中心的视图和其他视图）的（困难）问题。 更好的是，提供可以适应其他用例的代码。 如果您在研究或项目中使用本教程或模型，请引用 。

nvme spec 1.3

SNIA最新的performance测试spec, 将消费级和企业级的产品测试类容合到一个文档中了

https://gitee.com/chde222/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md中的ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz模型

MobileNet-SSD-RealSense RaspberryPi3（Raspbian Stretch）或Ubuntu16.04 / UbuntuMate +神经计算棒（NCS / NCS2）+ RealSense D435（或USB Camera或PiCamera）+ MobileNet-SSD（MobileNetSSD） 【公告】2018年12月19日，OpenVINO支持RaspberryPi + NCS2！ 【2018年12月31日】完成与NCS2的USB Camera + MultiStick + MultiProcess mode对应。 【2019年1月4日】演出四次。