Introduction to Smooth Manifolds电子书 by John M. Lee

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Smooth-Sec 是一个轻量级且完全就绪的 IDS/IPS（入侵检测/预防系统）Linux 发行版，基于 Debian 7（wheezy），可用于 32 位和 64 位架构。 该发行版包括最新版本的 Snorby、Snort、Suricata、PulledPork 和 Pigsty。 简单的设置过程允许在几分钟内部署完整的 IDS/IPS 系统，即使对于 Linux 经验最少的安全初学者也是如此。 加入社区，分享您的经验、技巧和想法。

Smooth_AP ECCV '20论文 src / Smooth_AP_loss.py中提供了Smooth-AP损失功能的PyTorch实现 训练代码和预先训练的重量即将推出... 依存关系 的Python 3.7.7 PyTorch 1.6.0 CUDA 10.1 数据 此存储库用于在以下数据集上使用Smooth-AP损失进行训练： PKU车辆ID（可从该网站获得-必须通过电子邮件发送给作者以获取下载权限） INaturalist（2018版本-从此网站获得） 我们是第一个将大型INaturalist数据集用于图像复原任务的人。数据集拆分可在此处下载： : 。将压缩包解压缩到INaturalist数据集目录中。 训练模型 可以使用此存储库复制“车辆ID”和“自然”数据集的训练结果。要在Vehicle ID数据集上训练模型，可以运行： python main.py --f

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流畅的线条 使用 GLSL 绘制抗锯齿线的简单演示 构建说明 视觉工作室 2010 打开smooth_line.sln 苹果电脑 安装 SDL2 make -f makefile_mac Linux（在 Ubuntu 上测试） 安装库：apt-get install build-essential mesa-common-dev libglu1-mesa-dev libglew-dev libsdl2-dev make -f makefile_linux

有关于将三角网格光滑逼近和参数化的实现方法， Parameterization and smooth approximation of surface triangulations

此程序是 Motion Compensated Block Compressed Sensing - Smooth Projected Landweber算法，本人亲测有效并易于调用

Surface Plasmons on Smooth and Rough Surfaces and on Gratings by Raether. SPR经典教材