AS SSD Benchmark固态硬盘性能测试工具 ，用于安装SSD后调试4k是否对齐 测试固态的读写速度 等性能 免安装 直接运行 安全可靠

介绍 这是ULPMark:trade_mark:-ML和tinyMLperf基准测试运行程序的Alpha版本。 由于我们当前正在调试和开发，它仍然缺少一些功能。 目标是促进固件升级，而不是收集官方成绩。 提供此软件仅是为了EEMBC和MLCommons的tinyMLperf之间的交叉开发。 开发完成后，该存储库将被删除并替换为正式版本。 TOC {：toc} 链接 由于运行程序二进制文件已超过GitHub限制，因此现在可以通过以下链接在GitHub之外托管它们： 最新版本是3.0.0-RC20，发布时间为太平洋标准时间03-MAR-2021，下午1:50。 当前状态 仍处于测试阶段，但我们已经开始添加对基于地面ic01计算精度度量的支持（仅适用于ic01 ），并添加了能量兼容性插件。 性能模式与能源模式 在本文档中，您将始终看到性能模式和能源模式之间的区别。 分离两种收集模式的原因是由于被测设备（即DUT

Pytorch上的SiamFC 这是pytorch版本的siamfc。 教程笔记本已添加。 我从黄的git借来了一些代码： : ，非常感谢。 先决条件 强烈建议您需要Anaconda Env。 和一个好的火炬。 我使用自定义的训练方法来重复结果。 讲解 基准 参考 如果您认为这项工作有用，请考虑引用 ↓[原始方法]↓ @inproceedings{bertinetto2016fully, title={Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking}, author={Bertinetto, Luca and Valmadre, Jack and Henriques, Jo{\~a}o F and Vedaldi, Andrea and Torr, Philip H S}, booktitle={

基准化最近的邻居 在高维空间中快速搜索最近的邻居已成为一个越来越重要的问题，但是到目前为止，还没有很多以客观方式比较方法的经验性尝试。 该项目包含一些工具，用于对不同度量的近似最近邻（ANN）搜索的各种实现进行基准测试。 我们已经预生成了数据集（采用HDF5格式），并且还为每种算法提供了Docker容器。 有一个可确保每种算法都能正常工作。 已评估 ：LSHForest，KDTree，BallTree ：SWGraph，HNSW，BallTree，MPLSH ：ONNG，PANNG，QG 数据集 为此，我们有许多预先计算的数据集。 所有数据集均已预先划分为训练/测试数据，并以前100个邻居的形式提供了地面真实数据。 我们以HDF5格式存储它们： 数据集 外型尺寸 火车尺寸 测试尺寸 邻居 距离 下载 96 990万 10,000 100 角度的 （3.6GB） 784 60,000 10,000 100 欧几里得 （217MB） 960 1,000,000 1,000 100 欧几里得 （3.6GB） 25 1,183,514 10,0

matlab的egde源代码Trakcer Benchmark（在python 2.7.10上测试） 用法 默认值（对于所有跟踪器，所有序列，所有评估类型（OPE，SRE，TRE）） 命令：python run_trackers.py 对于特定的跟踪器，序列，评估类型 命令：python run_trackers.py -t“ tracker” -s“ sequence” -e“ evaltype” sequence可以是Sequence的名称，“ tb50”，“ tb100”和“ cvpr13”（使用data / tb_50.txt，tb_100.txt，cvpr13.txt） 例如 python run_trackers.py -t IVT,TLD -s Couple,Crossing -e OPE,SRE ） python run_trackers.py -s tb50 绘图 成功率绘图命令： python draw_graph.py 精度绘图包含： python draw_graph.py precision 绘制bbox结果： python draw_bbox.py 图书馆

AS SSD Benchmark是一款SSD固态硬盘传输速度测速工具。此软件可以测出固态硬盘持续读写等的性能，让您只要使用此软件来测试就可以评估这个固态硬盘的传输速度好与不好。

绿色版AS_SSD_BenchMark 解压即用 Windows7 64下试过没问题，一直扔优盘里用来测试

The TPC Benchmark H (TPC-H) is a decision support benchmark. It consists of a suite of business oriented ad-hoc queries and concurrent data modifications. The queries and the data populating the database have been chosen to have broad industry-wide relevance while maintaining a sufficient degree of ease of implementation. This benchmark illustrates decision support systems that Examine large volumes of data; Execute queries with a high degree of complexity; Give answers to critical business q

主要介绍rv1126 图片JPEG 和video 视频编码解码的性能 。

1 Billion Word Language Model Benchmark R13 Output 是一套新的基准语料库，被用于衡量和统计语言建模进展，凭借近 10 亿字的培训数据，该基准测试可以快速评估新的语言建模技术，并将其与其他新技术相结合。 该数据集由康奈尔大学于 2013 年发布，主要发布人有 Ciprian Chelba、Tomas Mikolov、Mike Schuster、Qi Ge、Thorsten Brants、Phillipp Koehn 和 Tony Robinson。