keras-inception-resnet-v2 使用Keras的Inception-ResNet v2模型（带有权重文件） 在python 3.6下使用tensorflow-gpu==1.15.3和Keras==2.2.5进行了测试（尽管存在很多弃用警告，因为此代码是在TF 1.15之前编写的）。 层和命名遵循TF-slim的实现： : 消息 该实现已合并到keras.applications模块中！ 在GitHub上安装最新版本的Keras并使用以下命令导入： from keras . applications . inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2 , preprocess_input 用法 基本上与keras.applications.InceptionV3模型相同。 from inception_resnet

对事物认识的模糊性采用区间形式更加符合工程的实际，避免人为判断的失误。该方法在工程在决策优化的过程中很有用。

使用HLS工具在FPGA上使用二进制权重和激活进行图像分类的CNN的培训和实现 这是博洛尼亚大学项目工作的资料库教授 在这项工作中，我首先学习了具有二进制权重和激活的二进制网络。 然后，我在MNIST数据集上训练了一个网络，使用小型网络（46万权重）实现了96％的准确性。 但是，该项目的核心是使用高级综合工具（Vivado HLS）在FPGA器件（Zynq）上实现二进制网络。 我实现了核心模块（卷积，密集，最大池，填充），优化资源，评估结果并讨论了时间和资源之间的取舍。 整个实现是流水线的，通过使用少于FPGA上可用资源的一半，就可以实现数千个图像/秒的吞吐量。 您可以在提供的幻灯片中找到其他信息。 参考 二进制网络参考文件：二进制 ：我已经从该项目改编了我的培训代码 有关在FPGA上实现BNN的论文： 作者 博洛尼亚大学-2018年5月

这个多合一代码计算任意维数的原位的稀疏 Clenshaw-Curtis 网格点和权重。 即它用于在框域中集成高维函数。 这不是自适应代码。

行业-电子政务-基于动态权重调整的负载均衡方法、装置和电子设备.zip

一：项目介绍 koalas-RPC 个人作品，提供大家交流学习，有意见请私信，欢迎拍砖。客户端采用thrift协议，服务端支持netty和thrift的TThreadedSelectorServer半同步半异步线程模型，支持动态扩容，服务上下线，权重动态，可用性配置，页面流量统计等，QPS统计，TP90,TP99,TP95等丰富可视化数据，持续为个人以及中小型公司提供可靠的RPC框架技术方案。 1：为什么要写这个RPC 市面上常见的RPC框架很多，grpc，motan，dubbo等，但是随着越来越多的元素加入，复杂的架构设计等因素似使得这些框架和spring一样，虽然号称是轻量级，但是用起来却是让我们很蹩脚，大量的配置，繁杂的API设计，其实，我们根本用不上这些东西！！！ 我也算得上是在很多个互联网企业厮杀过，见过很多很多的内部RPC框架，有些优秀的设计让我非常赞赏，有一天我突然想着，为什

利用Inception-v3现成权重进行特征提取（图像识别）-附件资源

包括mars-small128.ckpt-68577,mars-small128.ckpt-68577.meta和mars-small128.pb三个文件

yolov3-spp.pt 预训练权重