CCNet-Pure-Pytorch 用于纯Pytorch中语义分割的Criss-Cross Attention（2d＆3d），具有更快，更精确的实现方式。 更新 **** 2021/03：纯pytorch实现3D CCNET模块的三种被释放 。 您可以在和检查其正确性 介绍 我非正式地重新实现了纯Pytorch中的以便在不同版本和环境下实现更好的兼容性。 以前的许多开源项目都在Pytorch上使用了Cuda扩展，因此存在兼容性和精度损失的问题。 此外，当我们设置cudnn.benchmark = True时，Pytorch可能无法优化和加速Cuda扩展。 为了解决这些问题，我基于的张量变换在CC.py中设计了一个Criss-Cross Attention操作，该操作并行执行，并且在向前结果和向后渐变中显示出更快的速度和更精确的效果。 我的运作和表现 不需要CUDA扩展。 以前的“ Cr

公司年会庆典快闪模板.pptx

OFDM-TDM快衰落下的盲均衡算法做了研究，结合插值算法及DD-LMS和MCMA算法，并将其应用到盲判决反馈均衡器进行抽头更新，在频率选择性衰落下得到一种均衡性能更优的插值DD-LMS+MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时不仅能自动补偿相位误差，还能有效补偿多普勒频偏误差，收敛后剩余误差更小。仿真结果表明插值DD-LMS+MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。

快学Scala-课后习题答案-源码-总22章；解压导入即可使用

基于平台A40i，系统环境linux3.10，非设备树传统方式驱动，目前使用最快25k采样率，驱动AD7606芯片，8通道并行采集，25k/s

SlimYOLOv3：适用于无人机的实时目标检测应用，拥有更窄，更快，更好

王林快码测试版，我学习的第一个输入法，陪我从一个电脑盲到小有水平，现在，平常用拼音，有大材料，还是王林快码方便。

第一次做，静态的！喜欢的可以看看，我还是做了很久哦！有什么改进的地方，自己去改吧

GaN：5G、快充、UVC——第三代半导体

对于完整矩阵，该算法基于 MATLAB 的 RREF 函数的矢量化。 典型的加速范围大约是 MATLAB 的 RREF 函数的 2-4 倍。 然而，实际的加速取决于 A 的大小。如果 A 中的列数远大于其行数，或者当 A 不密集时，加速是相当可观的。 对于稀疏矩阵，该算法忽略了 tol 值并使用稀疏 QR 来计算 rref 形式，将速度提高了几个数量级。 作者：Armin Ataei、Ashish Myles