包含多个低光照增强数据集，LOL(有对比，弱光和正常光（附论文）)、LIME（无对比（附论文））、GladNet-dataset、MEF、DICM、NPE等数据集,有的数据集太大，放在记事本网盘中，自行提取一下了，，，，，，最多能上传1个g。

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二种方法。 模型的保存 tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲解： #网络结构 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_units])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(w

System on Chip Interfaces for Low Power Design 9780128016305.pdf

英特尔 LPC接口规范，LPC总线，原名叫Low pin count Bus，是在IBM PC兼容机中用于把低带宽设备和“老旧”连接到CPU上。那些常见低速设备有：BIOS，串口，并口，PS/2的键盘和鼠标，软盘控制器，比较新的设备有可信平台模块。LPC总线通常和主板上的南桥物理相连，南桥在IBM PC AT平台上通常连接了一系列的“老旧”设备，例如两个可编程中断控制器， 可编程计时器和两个 ISA DMA 控制器。

Bluetooth Low Energy technology recap and Linux Bluetooth Stack Introduction.

主要介绍了多级运放放大器的频率补偿方法，在做LDO等电路是有借鉴意义。

使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import conve

D-BUS low-level C API

TSM：高效视频理解的时移模块 @inproceedings{lin2019tsm, title={TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding}, author={Lin, Ji and Gan, Chuang and Han, Song}, booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision}, year={2019} } [NEW！]我们更新了online_demo的环境设置，并且应该更容易设置。 检查文件夹尝试！ [NEW！]我们已经在Kinetics上发布了预训练的光流模型。 我们相信预先训练的权重将有助于在其他数据集上训练两个流模型。 [NEW！]我们已经在NVIDIA Je

With Bluetooth Low Energy (BLE), smart devices are about to become even smarter. This practical guide demonstrates how this exciting wireless technology helps developers build mobile apps that share data with external hardware, and how hardware engineers can gain easy and reliable access to mobile operating systems., This book provides a solid, high-level overview of how devices use BLE to communicate with each other. You'll learn useful low-cost tools for developing and testing BLE-enabled mobile apps and embedded firmware and get examples using various development platforms—including iOS and Android for app developers and embedded platforms for product designers and hardware engineers.