生成压缩 TensorFlow实现，用于使用生成对抗网络来学习图像压缩。 该方法由Agustsson等开发。 等基于。 提出的想法非常有趣，并且对它们的方法进行了详细描述。 用法 代码取决于 # Clone $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression # To train, check command line arguments $ python3 train.py -h # Run $ python3 train.py -opt momen

test c# network and client

通过把sudo service irqbalance stop; 然后执行该脚本 使用方法： /sbin/set_irq_affinity eth1 可以进行中断绑定指定的cpu，提高网卡收包效率 把下面“eth1” 修改成对应的网卡名称 irq=$(cat /proc/interrupts | grep eth1 | cut -d':' -f 1); echo $irq for i in $irq ; do sudo cat /proc/irq/$i/smp_affinity_list ; done 查看绑定后的效果

资源中包含了Okhttp3+Retrofit2+Rxjava 的封装 以及基于 Okhttp3 的下载 上传

在使用dokcer的时候，虽然不常用`docker network`，但也往往避免不了配置网络。 一张图带你搞定docker 网络的常用配置。

Pi节点，Pi Network 电脑端节点搭建，解决区块同步问题，数据接入等问题

利用深度神经网络学习的特征进行多类轴承故障分类 该存储库包含提交给的论文的代码，该论文使用已学习的数据驱动功能进行故障诊断。 无需手动计算特征，而是通过深度神经网络从数据中学习特征。 然后将这些学习到的功能与SVM一起用于故障分类。 还提出了一种解释数据驱动功能的经验方法。 该论文已被接受并将出现在会议记录中。 数据： 我们使用公开可用的。 该数据集实际上是为预后应用准备的。 但是，我们将其用于故障诊断任务。 我们考虑四种故障类型：正常故障，内部故障，外部故障和球形故障。 原始数据是在几个月内收集的，直到其中一个轴承发生故障。 因此，对于正常情况，我们已在实验开始时收集了数据。 同样，对于错误情况，我们已在实验结束时获取了数据，该数据更接近发生错误的时间点。 我们实验中使用的文件的详细信息可以在下面找到。 提取后，包含原始数据的压缩文件提供了三个文件夹：1st_test，2nd_tes

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SolarWinds好用是好用，但是完整版的太昂贵了要3000$，SolarWinds-Toolset-v10，是官网提供的部分免费功能。