对等丢失功能 此存储库是ICML2020接受的“”的Pytorch Pytorch实现。 所需的包装和环境 支持的操作系统： Windows，Linux，Mac OS X； 的Python：3.6 / 3.7; 深度学习库： PyTorch（需要GPU） 所需软件包： Numpy，Pandas，random，sklearn，tqdm，csv，火炬（如果要估计噪声转换矩阵，则需要Keras）。 实用工具 该存储库包括： :clipboard: 对等丢失功能的多类实现； :clipboard: 深度学习中的对等丢失功能； :clipboard: Peer Loss功能的动态调整策略可进一步提高性能。 运行详细信息（ 每个文件夹的README.md文件中都提到了MNIST，Fashion MNIST，CIFAR-10，CIFAR-100上具有不同噪声设置的对等丢失功能。 的工作流程 加权对等损失函数包括： 决策边界可视化 给定2D合成

p2p 对等网络 分布式 很好的ppt讲义，大家共享哦

虚幻引擎-> Pion WebRTC-> RTP接收器 这是概念证明，展示了从虚幻引擎到Pion的WebRTC的像素流，然后Pion将RTP视频/音频转发到FFPlay。 运行概念验证 有许多可移动的片段可以运行此演示。 我们使用FFPlay 4.3.1 ， NodeJS 15.5.1 ， GoLang 1.15.6和Unreal Engine 4.25测试了这一概念验证-我们建议使用类似的版本号来重现我们的结果。 获取并在虚幻引擎中运行它。 通过调用Engine/Source/Programs/PixelStreaming/WebServers/SignallingAndWebServer/ run.bat或sudo node cirrus.js来运行与虚幻引擎捆绑在一起的Cirrus信号服务器。 运行此RTP转发器， go run main.go在此存储库中go run main

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