核心点1：版本高，绿色版，保证可以执行“分区---分区 下载了很多ghostcast server ,但“分区”选项都无法打开，无法执行“分区--分区”操作，对于大多数人来说网刻要执行的是“分区”而不是“整盘”。下载了这个发现可以用，虽然是英文版的。 原来版本不同。目前网上的大部分都是8.3.0.1131. 而楼主提供的ghostcast server版本是11.5.0.2113. 个人觉得是硬盘接口不同，或者NTFS的原因。 绿色版，保证可以执行“分区---分区” 感谢： Ghostcast server 服务器可以在winpe和xp下任意运行。 客户端则只能在dos或Winpe下运行。 感谢热心的网友楼主的奉献和文章。之前的版本都需要在DOS下修改客户机IP,现在有了WINPE，并且加入了网卡支持，一切都是那么简单有效。 自己的心得体会在压缩包中.................

火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py

现有的有序多重数字签名方案都使用了Hash函数和消息冗余函数，这必将承受由Hash函数和消息冗余函数带来的安全威胁。首先指出了施方案（文献[1]）中存在的安全性问题，随后利用椭圆曲线密码算法设计了一个新的有序多重数字签名方案，该方案不使用Hash函数和消息冗余函数，减少了这方面所带来的安全威胁;取消了施方案里的签名中心，避免了该签名中心的参与导致计算瓶颈的产生;所有消息均公开，签名者可以共同通过验证来发现伪签名和成员内部的欺诈行为。该文方案能够克服施方案的安全问题，并且计算量小，结构简单，具有一定的实用价值。

权重系数确定matlab代码

重、磁异常的解析延拓是勘探地球物理学中一个重要的研究课题。本文着重叙述数学物理方程定解问题的适定与不适定问题的概念、解析函数的解析延拓和拉普拉斯方程的柯西问题、位论的边值问题以及重、磁异常全空问延拓的问题。本文论证了全空间(除场源以外)的延拓实质上是两个问题，即位论的边值问题和拉普拉斯方程的柯西问题。前者是适定的定解问题，后者则是不适定的定解问题。文中还详细讨论了拉普拉斯方程柯西问题的提法及求解中应注意的问题。

实验6——数据结构的实验—内容是“多重链表建立图”并且输出无向图

ZoeDepth模型权重文件，为无法上网的人准备

Matlab如何指定gpu运行代码用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络 该项目是Tensorflow的实现 “用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络”， IEEE模式分析和机器智能交易，南梦，海登·科赫。 所以，孙星，林德霖，2019年。 “用于光场超分辨率的高阶残差网络” ，第34届AAAI人工智能会议，孟楠，吴晓飞，刘建壮，林德伦，2020年。 要求 的Python2 == 2.7 Python3> = 3.5 Tensorflow r1。*> = r1.8 tqmd OpenCV Unrar 安装 下载专案 git clone https://github.com/monaen/LightFieldReconstruction.git --branch master --single-branch 训练 用于空间或角度或超分辨率任务的训练模型 训练模型以获得空间超分辨率（例如Sx4）。 您需要为不同的空间SR任务指定gamma_S 。 python train_SpatialSR.py --datadir data/train/Spatial/5x5 --gamma_S 4 -

spreadjs_自定义撤销、重做命令-demo

针对条纹投影仪对简化系统模型，降低运算量和有效抑制误差扩散等要求，提出并构造一种基于同心圆光栅的广义远心三维测量系统。该系统利用菲涅尔透镜与投影仪产生平行光线建立线性投影模型，降低运算复杂度，利用傅里叶变换得到经物体高度调制的初始相位差信息，同时结合同心圆光栅标定技术的并行运算，通过逐点计算获取真实相位差。全过程只需对对最大高度20mm的物体进行形貌测量，最大误差0.23mm，相对误差仅为1.15％。