Measuring Computer Performance sets out the fundamental techniques used in analyzing and understanding the performance of computer systems. The emphasis is on practical methods of measurement, simulation, and analytical modeling. The book discusses performance metrics and provides detailed coverage of the strategies used in benchmark programs. In addition to intuitive explanations of key statistical tools, the general "design of experiments" technique is described to show how the maximum amount of information can be obtained with minimum effort. Features include appendices listing common probability distributions and statistical tables and a glossary of important technical terms.

本书高清，非扫描。by Dennis Brylow, Glenn Brookshear For the Introduction to Computer Science course Computer Science: An Overview uses broad coverage and clear exposition to present a complete picture of the dynamic computer science field. Accessible to students from all backgrounds, Glenn Brookshear uses a language-independent context to encourage the development of a practical, realistic understanding of the field. An overview of each of the important areas of Computer Science provides students with a general level of proficiency for future courses. Teaching and Learning Experience This program will provide a better teaching and learning experience-for you and your students. It will help: *Develop a Practical, Realistic Understanding of Computer Science: A language-independent overview of each of the important areas of Computer Science prepares students for future courses. *Fit your Course Preferences: Individual chapters are independent and can be covered in an order that suits your course. *Reinforce Core Concepts: More than 1000 Questions and Exercises, Chapter Review Problems, and Social Issues questions give students the opportunity to apply concepts.

Computer Networks at University of California,Berkeley

新闻 1月12日：v0.9.96大大提高了和的灵活性。 查看 12月10日：v0.9.95包括一个新的元组采矿器 。 查看 11月6日：v0.9.94中有一些小错误修复和改进。 文献资料 Google Colab示例 请参阅 以获取可以在Google Colab上下载或运行的笔记本的 。 PyTorch公制学习概述 该库包含9个模块，每个模块都可以在您现有的代码库中独立使用，或组合在一起以形成完整的培训/测试工作流程。 损失函数如何工作 在训练循环中使用损失和矿工 让我们初始化一个简单的 ： from pytorch_metric_learning import losses loss_func = losses . TripletMarginLoss () 要在训练循环中计算损失，请传递模型计算的嵌入以及相应的标签。 嵌入的大小应为（N，embedding_size），标签的大小应为（N），其中N为批处理大小。 # your training loop for i , ( data , labels ) in enumerate ( dataloader ): optimiz

一本非常好的介绍计算机架构的书籍，更进一步的定量介绍计算机架构的设计方法，同时里面给的例子非常新。

在CIFAR-10数据集上训练的PyTorch模型 我修改了官方实施的流行CNN模型，并对CIFAR-10数据集进行了训练。 我在原始代码中更改了类的数量，过滤器大小，步幅和填充，以便它可以与CIFAR-10一起使用。 我也共享这些模型的权重，因此您只需加载权重并使用它们即可。 通过使用PyTorch-Lightning，该代码具有很高的可复制性和可读性。 支持模型的统计 不。 模型 值累积 否。参数 尺寸 1个 vgg11_bn 92.39％ 28.150百万 108兆字节 2个 vgg13_bn 94.22％ 28.334百万 109兆字节 3 vgg16_bn 94.00％ 33.647百万 129兆字节 4 vgg19_bn 93.95％ 38.959百万 149兆字节 5 网路18 93.07％ 11.174百万 43兆字节 6 资源34 9

主要是介绍计算机视觉的相关理论知识，结合了近期比较火的深度学习技术，初学者可以看看

:flower_playing_cards: AVA数据集 大规模的审美视觉分析数据库 数据集下载 通过Mega或Torrent下载 :cloud: 巨型云 链接： 整个数据集已拆分为64个7z文件。 下载所有zip文件，解压缩第一个文件，它应该可以工作。 约32GB和255,500个图片文件。 :link: 激流 下载并与或其他客户端打开。 还支持磁铁链接。 有关更多详细信息，请访问 。 注意：由于torrent服务器的网络状况，下载过程可能会不稳定。 如果是这样，请改用Mega。 Bibtex： @article{, title= {AVA: A Large-Scale Database for Aesthetic Visual Analysis}, keywords= {images, aesthetics, semantic, quality, AVA, DPChallenge}, journal= {}, author= {N

全卷积网络的端到端目标检测 该项目在PyTorch上提供了“”的实现。 本文中的实验是在内部框架上进行的，因此我们在上重新实现了它们，并报告了以下详细信息。 要求 scipy> = 1.5.4 开始使用 在本地安装cvpods（需要cuda进行编译） python3 -m pip install ' git+https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git ' # (add --user if you don't have permission) # Or, to install it from a local clone: git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git python3 -m pip install -e cvpods # Or, pip

Milo：大脑控制的轮椅 Milo帮助人们导航，而无需动手或四肢。 我们认为它对于ALS，锁定综合征或其他形式的瘫痪患者特别有用。 我们的脑机接口利用脑电图（EEG），这是一种经济实惠，可访问且无创的技术，可以检测脑部活动。 具体而言，当用户想象运动时，Milo通过检测对运动感觉皮层（与运动相关的大脑区域）中的mu节律（7-13 Hz）的抑制来使用运动图像信号进行转向。 除运动图像外，还使用眨眼信号和下颌伪影来启动和停止动作，并表示需要转弯。 使用Milo，用户可以通过眨眼或握紧下巴在前进和停止之间切换。 他们可以通过简单地考虑左右手的运动来向左或向右转。 我们还为护理人员设计了一个Web应用程序，他们可以从中实时查看轮椅使用者的位置，以确保他们的安全。 如果用户的心律不正常或发生崩溃，也会将一条短信发送给护理人员。 此外，我们还实施了辅助驾驶功能，可用于跟踪墙和避开物体。 Github