LARGE函数案例.pdf 学习资料 复习资料 教学资源
2022-07-11 14:06:24 20KB 计算机
It is estimated that over 90% of all new information produced in the world is being stored on magnetic media, most of it on hard disk drives. Despite their importance, there is relatively little published work on the failure patterns of disk drives, and the key factors that affect their lifetime. Most available data are either based on extrapolation from accelerated aging experiments or from relatively modest sized field studies. Moreover, larger population studies rarely have the infrastructure
2022-07-09 16:05:27 384KB 数据库 磁盘
1
L2_2021. Basics of Converter Modeling(Large-signal model).pdf
2022-06-10 11:10:23 1.17MB 开关电源
1
Large Files Finder 是一款方便实用的电脑大文件查找软件,能帮助用户闪电般查找计算机电脑中查找大量占用磁盘空间的大体积文件,根据威航软件园的实际测试,100万个文件扫描速度不到一分钟时间即可完成,扫描结果可以按类别、扩展名、日期或大小轻松过滤大文件,并以直观的图表形式展示给大家,同时根据需要予以删除,综合测试下来是一款挺好用的大文件查找工具,如果大家还不知道如何查找电脑上的大文件,那么Large Files Finder无疑是提供了一个非常理想的电脑查找大文件的方法。
1
大型数据库系统技术课程 1-1-Large Database Introduction大型数据库技术介绍 共63页.pptx
2022-05-31 09:05:40 6.22MB 数据库 文档资料 database
训练自己的数据集 感谢 大佬的开源!!! DataXujing 我们以训练YOLOv4-P7为例,介绍如何基于Scaled YOLOv4训练自己的数据集 0.环境配置 python3.7 cuda 10.2 pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 # mish-cuda # 使用预训练的模型 git clone https://github.com/thomasbrandon/mish-cuda mc cd mc # change all of name which is mish_cuda to mish_mish and build. # 1. mc/src/mish_cuda -> mc/src/mish_mish # 2. mc/csrc/mish_cuda.cpp -> mc/csrc/mish_mish.cpp # 3. in mc/setup.p
2022-05-14 15:18:18 6.05MB pytorch object-detection yolov4-large scaledyolov4
1
可用于UnityVR开发,3D游戏开发,高清天空盒子Skybox素材,游戏环境背景素材,无水印。 让你身临其境的天空盒子,各类题材丰富,都是辛苦搜罗所得的高清exr格式,可以直接用于Unity开发,特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出,夜晚,欧式宫殿,中式园林,应有尽有,可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意,由于是高清,所以体积较大(大的可以达到500M),请下载前预留合适的空间。 使用方法: 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式, 2-创建空Material,并转换成Cube/skybox形式, 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial, 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox
2022-05-13 17:06:34 286.32MB vr unity skybox 天空盒子
A Course in Large Sample Theory, 大样本的性质,作者是Thoms S.Ferguson
2022-05-08 20:41:07 1.73MB Large Sample Theory
1
因某不道德客户从我这边拿了该MATLAB程序之后就恶意退款,所以我决定将此程序与大家免费共享。 该程序是对论文《Hybrid Digital and Analog Beamforming Design for Large-Scale Antenna Arrays》内提出所有算法的复现,但是将MIMO瑞利信道改为了MIMO莱斯信道。主要内容为单小区单用户和单小区多用户的模拟预编码、数字预编码、量化预编码器等相关算法改进。 论文中算法有些小细节不清楚或者有错误,程序中做了调整,比如Algorithm 1中如果按论文将矩阵初始化为全1矩阵,会导致后面矩阵计算出现秩为0而无法求逆的情况,因此初始化为随机矩阵。 如果您对massive MIMO预编码算法感兴趣,可以下载此程序参考学习,希望对您有所帮助~ 该程序涉及到多次蒙特卡洛和很多的矩阵运算,因此运行时间会比较长,如果您没有足够的时间,可以将蒙特卡洛次数减少。
1
TensorFlow_ Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems.pdf )
2022-04-02 12:36:26 4.32MB TensorFlow
1