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C8051F全系列单片机源码，所有例子都有,非常全。 下在这个文件后，默认安装，完毕后。 代码位于C:\Silabs\MCU\example目录下： C8051F00x_01x C8051F02x C8051F04x C8051F06x C8051F12x_13x C8051F2xx C8051F30x C8051F31x C8051F320_1 C8051F326_7 C8051F330_5 C8051F336_9 C8051F34x C8051F35x C8051F36x C8051F38x C8051F41x C8051F50x_51x C8051F52xA_53xA C8051F54x C8051F55x_56x_57x C8051F58x_59x C8051F70x_71x C8051F80x_83x C8051F91x_90x C8051F93x_92x C8051F96x C8051F99x_98x C8051T60x C8051T61x C8051T620_1_T320_3 C8051T622_3_T326_7 C8051T63x CP240x CP250x Si100x Si101x Si102x_3x

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本文档中列举了常用的在ACM程序设计大赛的算法及代码实现，适合参加ACM大赛的同学

matlab中拟合中心线的代码 （Matlab的一nalysis对于s OOT的TEM图像工具） 该代码库包含Matlab代码，用于表征TEM图像中烟尘聚集体的几种方法。 这包括评估总投影面积，周长和一次粒径的方法。 方法包括Otsu阈值化，对相关方法（PCM），霍夫圆变换（following）和辅助手动分析的工具。 此代码旨在代替。 该代码库的测试使用了上main_*目录中的main_*函数，下面对此进行了介绍。 具体来说， main_kmeans和main_auto测试全自动方法，而main_0允许测试更手动的方法（需要大量用户输入）。 该程序主要由两个分析程序包组成，稍后将在自述文件中进行讨论： + agg-执行聚合级别的分段以输出二进制图像，并且 + pp-通常根据上面提到的agg软件包中的方法生成的二进制图像来确定主要的粒子。 该代码还包括+ tools包中的一组实用程序函数和实现用于在文件夹中进行分段的卷积神经网络所必需的Python代码。 目录 ：遍历示例代码 ：测试代码库 依存关系 该软件已使用Matlab 2020a进行了测试（尽管大多数功能已针对旧版本进行了验证），

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具有最大干扰检索功能的在线持续学习（NeurIPS 2019） 存储器的受控采样以进行重放：检索受干扰最大的样本，即其预测将受到预见参数更新的负面影响最大的样本。 （关键）要求 Python 3.6 火炬1.1.0 pip install -r requirements.txt 结构 ├── Scripts ├── ER_experiments.sh # reproduces Experience Replay (ER) results ├── ER_experiments_miniimagenet.sh # reproduces ER results on MiniImagenet ├── gen_hparam_search.py # Hyperparameter search f

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