人口普查数据下载器 从美国人口普查局下载《，并将其重新格式化以供人类使用。 有什么 该存储库处理的所有数据文件都发布在文件夹中。 可以通过其原始URL将它们调用到应用程序中，例如 命令行界面 该库可以作为命令行界面安装，可让您按需下载文件。 安装 $ pipenv install census-data-downloader 命令行用法 现在有一个名为censusdatadownloader的工具为censusdatadownloader准备就绪。 Usage: censusdatadownloader [OPTIONS] TABLE COMMAND [ARGS]... Download Census data and reformat it for humans Options: --data-dir TEXT The folder where you want to dow

在参考文献中 [1]，研究了基于κ变形Poincaré-Hopf代数的κ-狄拉克方程。 特别是，通过推导相关的径向方程，可以在三维空间中获得κ-狄拉克振荡器（DO）的解。 但是，我们指出了在处理这些方程式时的错误计算，这导致了错误的结论，尤其是关于能量本征值和因κ形变而破坏其无限简并性的结论。 顺便说一句，我们提出了一个简单的替代方法，使用代数过程来解决问题。

我们通过Cobordism理论和更高的异常匹配的非扰动工具，探索了QCD $ _ {4} $夸克物质，μ-T（化学势-温度）相图，可能的't Hooft异常和拓扑术语。 我们着重于SU（3）的双基本面上的3色夸克和3味夸克，然后分析连续和离散的全局对称性，并注意有限的组扇区。 我们输入来自T = CP或CT时间反转对称性的约束，在不可定向的时空和独特的拓扑结构上实现QCD。 检查阶段包括高密度的高T QGP（夸克胶子血浆/液体），低T ChSB（手性对称性断裂），2SC（2色超导）和CFL（3色锁定超导）。 我们介绍了一个可能有用但仅近似的较高异常，涉及离散的0形轴向和1形混合手性风味锁定中心对称，与上述四个QCD相匹配。 我们还尽可能多地征募，但未找到与规范SU（2）或SU（3）QCD $ _ {d的对称保护/丰富拓扑状态（SPTs / SET）相关的所有Hooft异常和拓扑术语 }类似的$物质理论通常通过cobordism在任何时空维度d = 2,3,4,5中出现。

行业深度研究报告：城市NOA重新定义智能汽车.pdf

opencv_torchvision_transform 这是基于Opencv的torchvision“ transforms”的重写。 所有功能仅取决于cv2和pytorch（无PIL）。 如，cv2比PIL快三倍。 转换中的大多数函数都被重新实现，除了： 在原始版本中已弃用的ToPILImage（我们使用过的opencv :)），Scale和RandomSizedCrop将被忽略。 原始的仿射变换只有5个自由度，我实现了一个具有6个自由度的仿射变换，称为RandomAffine6 （可以在找到）。 原始方法RandomAffine仍然保留，并使用opencv重新实现。 我的旋转功能是顺时针旋转，但是原始功能是逆时针旋转。 添加了一些新的方法，这些方法可以在“支持”中找到（粗体显示）。 opencv版本的所有输出与原始输出几乎相同（在测试） 。 支持： Compose

生成绘画火炬 根据作者的，对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下，它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型：[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen

125 GeV的希格斯玻色子需要较大的光阑质量，因此在大多数量规调解情况下会导致较大的μ参数。 另一方面，对μ子g-2异常的解释需要较小的slepton和neutralino / chargino质量。 可以从有色和无色信使场的质量分裂中获得这种质量差异。 但是，即使实现了所需的较小的子对子和中性/ chargino质量，t排除了与μμ-2一致的所有参数区域

RetinaFace C ++重新实现源参考资源RetinaFace带有python代码。 模型转换工具MXNet2Caffe您需要自己添加一些层，并且在caffe中没有upsam RetinaFace C ++重新实现源参考资源RetinaFace用python代码提供在Insightface中。 模型转换工具MXNet2Caffe您需要自己添加一些图层，并且在caffe中没有上采样，您可以用反卷积代替，并且可能会有一点精度损失。 来自mobilenet25的原始模型参考，我已经对其进行了重新培训。 演示$ mkdir build $ cd build / $ cmake ../ $使您需要修改CmakeList文件中的依赖路径。 测速硬件：1080Ti test1：mod

在这项工作中，我们从数字上重新检查了环诱导的WIMP-核子散射截面，以简化的暗物质模型和最新直接检测实验设定的约束条件。 我们考虑了来自五个简化模型的费米子，标量或矢量暗物质成分，其中疏散自旋-0介体仅与标准模型夸克和暗物质颗粒耦合。 这些模型中的树级WIMP核子截面均被动量抑制。 我们从回路图计算非抑制自旋独立的WIMP核子截面，并研究Xenon1T对暗物质质量和介体质量的约束空间。 还讨论了间接检测和对撞机搜索的约束。

在这项工作中，我们研究$$ \ Lambda _ {b} \ rightarrow \ Lambda _ {c} $$Λb→Λc和$$ \ Sigma _ {b} \ rightarrow \ Sigma _ {c} $$Σb→Σc弱 在光前夸克模型中衰减。 众所周知，这种计算的关键是适当地评估由非扰动QCD效应主导的强子跃迁矩阵元素。 在计算中，我们采用光前夸克模型，而不是传统的Diquark图片，而是将两个旁观者夸克视为单独的夸克。 即，在过渡期间，它们保持其颜色指数，矩和自旋极化不变。 当然，由两个轻夸克组成的子系统仍然处于反三重色并且具有确定的自旋，但是我们不先验地假设两个轻夸克在一个受约束的系统中-双夸克。 我们的目的是探查diquark图片，通过将结果与可用数据进行比较，我们测试diquark结构的有效性和适用性，从而将三体问题转化为两体问题，从而大大简化了计算。 结果表明，尽管两种方案中的模型参数可能会略有不同，但两种方法（双夸克和两个轻夸克在其中的子系统）导致相似的数值结果。 因此，双夸克方法似乎足够合理。