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剪刀石头布 这是使用Python基本代码在GUI中开发的Rock Paper Scissor游戏。

分布式系统Failover测试框架的实现 摘要 Failover是指系统处理故障并恢复的过程，目前大多数分布式系统都实现了自动Failover的机制，即使发生局部失败也能继续提供服务。Failover测试则是通过主动注入错误，模拟出各种软硬件故障，以此检验在失败和恢复时系统的健壮性。 我们内部的分布式系统已经部署在上千台普通服务器上，软硬件故障时有发生，进行Failover测试成了系统开发的必备环节。传统的测试方法需要人工参与，自动化程度低，我们亟需一个高效的Failover测试框架确保系统满足高可用的需求。于是我们实现了一个针对分布式系统的Failover测试框架，这个框架有错误注入功能，同时能够对系统进行数据验证，还有Web页面展示等功能。 本论文将会介绍这个分布式系统Failover测试框架的需求分析，讲述我们实现此测试框架的开发动机和调研成果；然后详细介绍这个测试系统的实现原理，了

NIPS-2017-attention-is-all-you-need-Paper 中文翻译版 有导航目录，看起来很方便

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

罗伯特•戴（Robert A. Day）为美国特拉华大学英文教授，1986年到1999年期间在该校教授本科生和研究生的科技英语写作课程。同时他还是美国科技信息所出版社（ISI Press）的前任社长以及微生物学期刊和美国微生物学会出版的其他期刊的执行主编。 巴巴拉•盖斯特尔（Barbara Gastel）为本书第六版的作者之一。她是得克萨斯A&M大学副教授，撰写了《将科学介绍给大众》、《科学与教学：大学与专业学校老师指南》等书，同时也是科学编辑委员会的刊物《科学编辑》的编辑之一，具有丰富的教学和实践经验。

分层注意网络 我对“ ”的实现（Yang等，2016） Yelp的数据可从下载（与Yang的论文中使用的数据集相同） 下载链接： : 将数据放在名为“ data / yelp_YEAR /”的目录中（其中“ YEAR”为年份） 运行“ yelp-preprocess.ipynb”以预处理数据。 格式变为“标签\ t \ t句子1 \ t句子2 ...”。 然后运行“ word2vec.ipynb”以从训练集中训练word2vec模型。 运行“ HAN.ipynb”以训练模型。 运行“ case_study.ipynb”以运行验证集中的一些示例的可视化，包括注意力向量（句子级别和单词级别）和预测结果。 现在，我们在yelp2013测试仪上获得了约65％的准确度。 对超参数进行微调后，它可能会更好。 我们使用的超参数 时代 批量大小 GRU单位 word2vec大小 优化器 学

DeepLPF：用于图像增强的深度局部参数过滤器（CVPR 2020） （ ，皮埃尔·马扎（Pierre Marza），（ ，（ ， 华为诺亚方舟实验室 CVPR 2020论文DeepLPF的主要存储库：用于图像增强的深度局部参数滤波器。 在这里，您将找到代码链接，预训练的模型以及有关数据集的信息。 如果您需要协助，请提出Github问题。 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 依存关系 requirements.txt包含该代码使用的Python包。 如何训练DeepLPF并将模型用于推理 训练DeepLPF 指示： 要使此代码适用于您的系统/问题，您将需要编辑数据加载功能，如下所示： main.py，更

YOLO系列作为目标检测算法中非常经典的一个分支，也是很多入门目标检测算法的基础算法，目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派： 1.two-stage算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)， 2.one-stage算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列) 之前的R-CNN系列虽然准确率比较高，但是即使是发展到Faster R-CNN，检测一张图片如下图所示也要7fps(原文为5fps)，为了使得检测的工作能够用到实时的场景中，提出了YOLO。

曲波-NN 9个问题及其各自的QUBO矩阵。 QUBO矩阵用于将优化问题描述为矩阵，以便量子退火器（例如D-Wave QA）可以解决该问题。 现在，这些矩阵是一个非常有趣的构造。因此，出现了一些问题： 是否可以根据QUBO矩阵对问题类别进行分类？ 自动编码QUBO矩阵时，要权衡些什么呢，也就是说，在解决方案质量显着下降之前，还能走多远？ 让我们找出答案。 项目结构 文件 目的 nn / 包含神经网络模型。 问题/ 包含针对特定问题（例如3SAT或TSP）的生成器和评估器。 曲/ 将包含通用QUBO库。 数据集/ 包含生成的数据集。 楷模/ 包含训练有素的模型。 config.py 配置（json）处理。 main.py 主入口点。 pipe.py 在QUBO矩阵上对NN进行端到端训练和测试。 Simulations.json 所有实验和配置。