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基于FTP应用协议，通过CH395实现跨平台远程文件管理系统。CH563作为主控制芯片，负责处理所有的事务；CH395作为以太网协议栈芯片，提供以太网数据传输通道。该系统硬件简单，遵循熟悉的文件操作方式，很好地实现了文件共享和数据管理。

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GAM ⠀ ⠀ 使用结构化注意的图分类的PyTorch实现（KDD 2018）。 抽象的 图分类是许多不同领域中实际应用中的问题。 为了解决这个问题，通常会计算某些图统计信息（即图特征），以帮助区分不同类别的图。 在计算此类特征时，大多数现有方法都会处理整个图形。 例如，在基于图的方法中，处理整个图以获得不同图或子图的总数。 但是，在许多实际应用中，图可能会嘈杂，仅在图的某些区域内会出现区分模式。 在这项工作中，我们研究了基于注意力的图分类问题。 注意的使用使我们可以专注于图表中较小但内容丰富的部分，从而避免在其余图表中产生干扰。 我们提出了一种新颖的RNN模型，称为图注意力模型（GAM），该模型通过自适应选择一系列“信息”节点来仅处理图的一部分。 在多个现实世界数据集上的实验结果表明，即使我们的方法仅局限于部分图形，该方法在图分类中也可以与各种众所周知的方法竞争。 该存储库提供了G

matlab实现vm图形分类代码变色龙分类 通过使用彩色和灰度图像，基于统计分类测量变色龙视觉模式之间的可区分性。 安装 下载代码。 从 下载特征提取代码（Single-Opponent (SO) 和 Double-Opponent (DO) 描述符）。 将代码放在文件夹 [root]/serre-lab-color_hmax-c2a60c1 中。 纸： 。 从（我们使用 linlinear-1.7）下载支持向量机 (SVM) 实现代码。 将代码放在文件夹[root]//liblinear-1.7 中。 创建 mex 文件：从 matlab，运行 [root]/liblinear-1.7/matlab/make.m。 纸： 。 用法 在 matlab 中，运行 [root]/run_all.m。 该实现由四个部分组成，对灰度和颜色描述符重复： 选择要素模板。 计算变色龙图像的描述符。 为每对类学习一个分类模型，并以留一法的方式测量准确性。 显示六个选定类别的结果（准确度 + p 值）。 第 (1)-(3) 部分的运行由第 5-10 行中的标志控制。 当标志设置为“false”时，将加载

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转载资源，从百度文库下载的。 Cortex-M系列 M0 ： Cortex-M0 是目前最小的 ARM 处理器， 该处理器的芯片面积非常小， 能耗极低， 且编程所需 的代码占用量很少，这就使得开发人员可以直接跳过 16 位系统，以 接近 8 位系统的成本 开销获取 32 位系统的性能。 Cortex-M0 处理器超低的门数开销， 使得它可以用在仿真和数 模混合设备中。 M0+ ： 以 Cortex-M0 处理器为基础，保留了全部指令集和数据兼容性，同时进一步降低了能耗， 提高了性能。 2 级流水线，性能效率可达 1.08 DMIPS/MHz。 M1 ： 第一个专为 FPGA 中的实现设计的 ARM 处理器。 Cortex-M1 处理器面向所有主要 FPGA 设备并包括对领先的 FPGA 综合工具的支持，允许设计者为每个项目选择最佳实现。 M3 ： 适用于具有较高确定性的实时应用， 它经过专门开发， 可使合作伙伴针对广泛的设备 （包括 微控制器、汽车车身系统、工业控制系统以及无线网络和传感器）开发高性能低成本平台。 此处理器具有出色的计算性能以及对事件的优异系统响应能力， 同时可应实际中对低动态和 静态功率需求的挑战。 M4 ： 由 ARM 专门开发的最新嵌入式处理器， 用以满足需要有效且易于使用的控制和信号处理功 能混合的数字信号控制市场。 M7 ： 在 ARM Cortex-M 处理器系列中， Cortex-M7 的性能最为出色。它拥有六级超标量流水线、 灵活的系统和内存接口（包括 AXI 和 AHB）、缓存（ Cache）以及高度耦合内存（ TCM），为 MCU 提供出色的整数、浮点和 DSP 性能。 互联： 64 位 AMBA4 AXI, AHB外设端口 (64MB 到 512MB) 指令缓存： 0 到 64kB，双路组相联，带有可选 ECC 数据缓存： 0 到 64kB，四路组相联，带有可选 ECC 指令 TCM：0 到 16MB，带有可选 ECC 数据 TCM：0 到 16MB，带有可选 ECC

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