AMD Radeon R7 350 Series_23.20.15033.5003_3-22-2018_6.1_x64.zip

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ffmpeg vs2015 WIN10X64 编译，X64版本。 2018-3-04，更新的代码。 静态库。无需VS2015运行库。 集成了 libass.lib libbluray.lib libbz2.lib libcdio.lib libcdio_paranoia.lib libfontconfig.lib libfreetype.lib libfribidi.lib libgcrypt.lib libgme.lib libgmp.lib libgnutls.lib libgpg-error.lib libharfbuzz.lib libhogweed.lib libiconv.lib libilbc.lib liblzma.lib libmfx.lib libmodplug.lib libmp3lame.lib libnettle.lib libogg.lib libopus.lib libsdl2.lib libsoxr.lib libspeex.lib libssh.lib libtheora.lib libvorbis.lib libvpx.lib libx264.lib libx265.lib libxml2.lib libxvidcore.lib libzlib.lib 静态库。

STL源码_侯捷注释，相信大家都有看过侯捷的STL的源码解析那本书吧。 这是STL的注释

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matlab代码循环运行预测电池寿命 注意：请与Richard Braatz教授联系，以访问与Nature Energy论文相关联的代码存储库（具有学术许可）。 该存储库与《自然能源》论文无关。 该存储库包含有关我们的电池寿命早期预测工作的代码。 功能是在MATLAB中生成的，而机器学习是在python中执行的。 请参阅参考资料，以获得该分析的最新版本。 我们的关键脚本和功能总结如下： MATLAB代码： featuregeneration.m ：生成从电池数据集中提取的大量特征，并将其导出到csvs。 此功能以10为增量循环20至100。 Python代码： ElasticNet.py ：使用scikit-learn中的ElasticNetCV模块来训练弹性网络模型。 该模块自动执行5倍交叉验证，以选择alpha和l-1比率超参数的最佳值。 对于每个使用的初始周期数（20到100，以10为步长），分别对超参数进行了优化。 保存经过训练的模型，以便将其用于测试。 RandomForest.py ：使用scikit-learn中的RandomForestRegressor模块。 对于每个

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Intel IPP2018版本，用于数字信号处理、图像处理等

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