【超实用课程内容】 本课程从pytorch安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架pytorch，玩转pytorch模型训练等所有知识点。最后通过 kaggle 项目：猫狗分类，实战pytorch深度学习工具。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/27286 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 本课程为录播课，课程永久观看，大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化 下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27286，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

jd-gui对于已经在运行中的工程中文件进行反编译处理，还原成java文件类型，方便查看源代码，进行查漏补缺。 1：支持打开文件 2：支持war包打开等

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例： QString szXlsFile = tr("D:\\WUTEMP\\WUTEMP\\TEMp.xls"); ExcelQt qxls(szXlsFile, this); XlsSubObj xlsObj(qxls.getXlsSheet(1)); xlsObj.qrySubObj("Range(const QVariant&)", QVariant("A3")); xlsObj.getObj()->SetValue("中国人民解放军"); qxls.getXlsBook()->SaveAs(szXlsFile);

CRC32（循环冗余校验）模板。 实现为C ++类。

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。

获得非高斯噪声环境衰落信道中正交空时分组码(OSTBC)的性能估计，对OSTBC的成对差错概率(PEP)进行了研究．基于物理统计Middleton Class A噪声模型，通过将非高斯Class A分布变换成条件高斯分布，给出空间依赖时间独立条件下OSTBC系统中噪声信号的联合概率密度函数．利用矩母函数(MGF)分析法推导Class A噪声环境下最大似然接收机的成对差错概率的上界．对不同衰落信道中系统误符号率(SER)性能的仿真研究表明，在Class A噪声环境下，OSTBC系统性能随噪声脉冲性的增强而下

Android反编译工具包，命令行方式，首先用解压缩软件将 apk 包里的 class.dex 解压出来 ，然后和下载的文件放在一起，运行 bat 可以的到 out目录，需要将 java 配置到 path环境变量里

班级增量学习 文件 用于班级增量学习的自适应聚合网络，CVPR2021。[ ] [] 助记符训练：无需忘记的多级增量学习，CVPR2020。[ ] [] 引文 如果它们对您的工作有帮助，请引用我们的论文： @inproceedings { Liu2020AANets , author = { Liu, Yaoyao and Schiele, Bernt and Sun, Qianru } , title = { Adaptive Aggregation Networks for Class-Incremental Learning } , booktitle = { The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) } , year = { 20

将.class文件反编译为.java文件,可以实现将别人的文件反编译后查看里面的代码。