DL/T645－2007规约文本清晰版 智能电表行业必备

本规程详细介绍水电厂计算机监控系统的试验验收方法。

DL.CODE软件使用说明

适用于 Windows X64 的 HP ProLiant DL 580G7 iLO 34 信道接口驱动程序，已验证WindowsServer2016可以使用

图神经网络的实现、比较和优化

DL／T 645-2007 多功能电能表通信协议，适合用于所有需要通信的电能表。包括红外、RS485、电力载波、无线模块、GPRS模块等。

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习精选专题』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Object Detection / Segmentation（目标检测，目标分割） Generative Modeling: GANS and VAEs（生成模型） Data Imbalance（数据不平衡） Few-Shot Learning Explainable AI（可解释人工智能） Security / Adversarial Attacks Efficient Deep Learning（高效深度学习） 3D Deep Learning（3D深度学习） Full Stack Deep Learning（全栈深度学习） Machine Learning Implementation（机器学习实现）

配电自动化系统应用DLT634.5104-2009实施细则（试行），中国电科院检测发布版本

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习基础』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Low Level / Classical Techniques in Vision And Image Processing（视觉和图像处理中的低层次/经典技术） Deep Learning Fundamentals（深度学习基础） Seminal & Foundational Topics in Deep Learning（深度学习中的标志性和基础性课题） Neural Networks Designed for Sequential Data （为序列数据设计的神经网络 Transfer Learning（迁移学习） Unsupervised & Self-Supervised Learning（无监督和自我监督的学习）

应用随机过程概率模型导论 第11版 [（美）SHELDON M.ROSS著；龚光鲁译][人民邮电出版社][2016.03][638页 下 超清