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bex 是用 SystemVerilog 编写的生产级开源 32 位 RISC-V CPU 内核。CPU 内核高度可参数化，非常适合嵌入式控制应用。Ibex 正在接受广泛的验证，并且已经看到多个流片。Ibex 支持整数 (I) 或嵌入式 (E)、整数乘除法 (M)、压缩 (C) 和 B（位操作）扩展。 下面的框图显示了带有 2 级流水线的小参数化。 Ibex 最初是作为PULP 平台的一部分以“零风险” 的名义开发的，并已贡献给lowRISC，后者对其进行维护和进一步开发。它正在积极开发中。 配置 Ibex 提供了多种配置参数，以满足各种应用场景的需求。这些选项包括乘法器单元架构的不同选择，以及一系列性能和安全特性。下表显示了一些选定配置的性能、面积和验证状态。这些是 lowRISC 专注于性能评估和设计验证的配置（请参阅支持的配置）。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

《从无到有》（即《Zero to One》）是根据彼得·泰尔在斯坦福讲授“初创企业”这门课的视频和讲义的课程笔记的摘编成的一本书《从无到有》

使用Kubernetes从零到JupyterHub 此仓库包含JupyterHub的Helm图表和使用指南。 它们共同使您能够为大量用户（例如大学的教职员工和学生）提供JupyterHub。 导游 提供了用户友好的步骤，以使用和在云上部署 。 该指南是很好补充。 舵图 JupyterHub Helm图表使用户可以在云环境中的Kubernetes集群上创建可复制且可维护的JupyterHub部署。 已发布的图表可在我们的。 历史 本文档的许多初始基础是从UC Berkeley的JupyterHub和Kubernetes在程序中的成功使用中学到的信息。 致谢 感谢以下贡献者： 亚伦·库里奇（Aaron Culich） 卡罗尔·威林 克里斯·霍尔德格拉夫 埃里克·桑德尔 瑞安·洛夫特（Ryan Lovett） Yuvi Panda 洛朗·戈德雷（Laurent Goderre） 鼓励未来的贡献者也将自己添加到此README文件中。 发牌 该存储库获得了Apache2（与上游Kubernetes存储库匹配）和三子项BSD（与Project Jupyter存储库的其余部分匹配

CLSAG：紧凑的可链接环签名。 对MLSAG的修改

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零DCE 零参考深曲线估计的Pytorch实施以实现低光图像增强（ ）。 使用活页夹访问笔记本： 在Wandb上找到培训日志： ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/zero-dce 结果 嘈杂结果示例 引文 @article{2001.06826, Author = {Chunle Guo and Chongyi Li and Jichang Guo and Chen Change Loy and Junhui Hou and Sam Kwong and Runmin Cong}, Title = {Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement}, Year = {2020}, Eprint = {arXiv:2001

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pytorch转onnx模型后，对onnx模型进行runtime时提示以下错误，具体细节如下： onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Non-zero status code returned while running FusedConv node. Name:'Conv_461_Add_463_Relu_464' Status Message: CUDNN error executing cudnnSetTensorNdDescriptor(tensor_, dataType, static_cast(rank), dims.data(), strides.data())。 pdf文件中是对该错误的解决思路。