PyTorch + Catalyst实现的“ 。 该存储库处理培训过程。 为了进行推断，请检出GUI包装器：PyQT中的 。 该储存库已与合并为。 目录 要求 计算方式 我们在1050 Mobile和Tesla V100的两个GPU上运行了该程序。 我们没有进行任何基准测试，但是V100的速度大约提高了400倍。 它还取决于您下载的数据量。 因此，任何服务器级GPU都是可行的。 贮存 该程序确实会生成很多文件（下载和其他方式）。 每个音频文件的大小为96kiB。 对于7k独特的音频剪辑，并以70/30的比例进行火车和验证拆分，它占用了约120GiB的存储空间。 因此，如果您下载更多音频片段，则至少为1TB 。 记忆 至少需要4GB VRAM 。 它可以处理2个批处理大小。在20个批处理大小下，在两个GPU上，每个GPU占用16GiB VRAM。 设置 如果您使用的是Docker，则

cwRsync是一个Windows下面的rsync+cygwin的移植。之前一直是免费开源发布。不过好像从 2011年11月21日 发布4.1.0开始后 这个项目就不再免费提供了。cwRsync_4.1.0_Installer+cwRsyncServer_4.1.0_Installer打包传到这里备用，需要的同学可以下载。

java开发中获取当月的第一天和最后一天日期

基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

最后的单线程浏览器，省内存，老机器必选，又能支持Ｈ5页面，不会象多线程浏览器一样，一开网页好多线程，严重耗内存

.NET代码混淆工具eazfuscator3.3，这是最后的一个免费版本，高于此版本的都是假的。这个版本是好不容易从国外站点找到的，国内的站点要么是病毒，要么下载不了，包括csdn在内。这个版本本人亲测有效，虽然没有最新的版本反编译效果好，但是混淆的效果还是不错的，基本反编译不出来。

labview2015向excel最后一行动态添加多列列表框数据，自动创建excel文件，自动添加数据至最后一行。 如果帮助了你，请给5星好评。

人工神经网络的最后的实验。用了两种方法，bp算法和 rbf 径向基神经网络

费老大的劲，才弄到FortiGate 100D 最后一个版本，v6.2.12 build1319

typora福利版，最后一个free版，不是破解版，包含mac和windows两个版本。