这是的PyTorch实现。 在可以实现3倍的模型尺寸缩减，并且精度损失很小。 该项目是从修改而来的，主要区别是： 修剪一次完成，而不是顺序执行。 所引用的原始项目中的FilterPruner和PruningFineTuner被合并到FilterPruner类中，以使其更加简洁。 修剪InceptionV3 ， Inception_Resnet_V1 ， Resnet50作为示例，您可以为自定义模型定义新的FilterPruner。 笔记： 您可以使用PyTorch的预训练的Resnet50或InceptionV3作为基本模型，并在前面提到的cat-vs-dog数据集中修剪它们。 （请参阅prune_InceptionV3_example.py和prune_Resnet50_example.py） 要修剪新模型，您需要根据模型的体系结构在FilterPruner下定义一个转发函数和

ServiceNow-Data-Model-v3.4 ServiceNow 数据模型CMDB,ITSM 数据模型,ITOM数据模型

cv matlab 代码 CV-model CV模型matlab代码

pactools入门 该软件包提供了用于估计神经时间序列中的相幅耦合（PAC）的工具。 特别是，它实现了以下参考文献中介绍的驱动自回归（DAR）模型[ ]。 在阅读更多。 安装 要安装pactools ，请使用以下两个命令之一： 最新稳定版本： pip install pactools 开发版本： pip install git+https://github.com/pactools/pactools.git#egg=pactools 要升级，请使用pip提供的--upgrade标志。 要检查一切是否正常，您可以执行以下操作： python -c 'import pactools' 并且不应给出任何错误消息。 相幅耦合（PAC） 迄今为止，在不同类别的交叉频率耦合中，相位幅度耦合（PAC）（即，时间锁定到慢频率振荡的特定相位的高频活动）是最公认的。 PAC通常用协调制

德州TI公司的快速FFT变换fft_mdl user manual,用户可以直接调用TI的库函数，但有一点，你看不到TI的库中的源代码。

量化交易多因子模型。A five-factor model directed at capturing the size, value, profitability, and investment patterns in average stock returns performs better than the three-factor model of Fama and French (FF, 1993). The five-factor model's main problem is its failure to capture the low average returns on small stocks whose returns behave like those of firms that invest a lot despite low profitability. The model's performance is not sensitive to the way its factors are defined. With the addition of profitability and investment factors, the value factor of the FF three-factor model becomes redundant for describing average returns in the sample we examine.

SolidWorks 3D模型库；2014版本；内含大部分电子、PCB常用的元器件模型；此文件和其他5个文件为一体；一共包含790个左右的3D模型！内容来源于网络，仅用于学习交流，请勿用于商业用途！

SolidWorks 3D模型库；2014版本；内含大部分电子、PCB常用的元器件模型；此文件和其他5个文件为一体；一共包含790个左右的3D模型！内容来源于网络，仅用于学习交流，请勿用于商业用途！

SolidWorks 3D模型库；2014版本；内含大部分电子、PCB常用的元器件模型；此文件和其他5个文件为一体；一共包含790个左右的3D模型！内容来源于网络，仅用于学习交流，请勿用于商业用途！

SolidWorks 3D模型库；2014版本；内含大部分电子、PCB常用的元器件模型；此文件和其他5个文件为一体；一共包含790个左右的3D模型！内容来源于网络，仅用于学习交流，请勿用于商业用途！