BlenderProc 用于真实感训练图像生成的程序化Blender管道。 查看我们的（我们会不时对其进行更新）和我们在RSS 2020上发布的关于sim2real传输的。 概述视频 BlenderProc还有一个完整的。 BlenderProc还有一个扩展的介绍视频，它涵盖了基础知识和一些背景故事，以及它们的开始方式。 可以在找到。 内容 一般 通常，一条管线的运行首先加载或构建3D场景，然后在该场景内设置一些相机位置，并为每个图像渲染不同类型的图像（rgb，距离，法线等）。 混合器管道由不同的模块组成，其中每个模块在描述的过程中执行一个步骤。 通过.yaml文件选择，订购和配置模块。 要运行Blender管道，只需调用主目录中的run.py脚本以及所需的配置文件和任何其他参数即可。 可以在相应的示例文件夹中找到示例性config.yaml 。 python run.py c

Apress源代码 该存储库随附于 Hisham El-Amir和Mahmoud Hamdy的（Apress，2020年）。 使用绿色按钮将文件下载为zip格式，或使用Git将存储库克隆到您的计算机上。 发行版 版本v1.0对应于已出版书籍中的代码，没有更正或更新。 会费 请参阅文件Contributing.md，以获取有关如何为该存储库做出贡献的更多信息。

Pipeline-processor：基于Verilog HDL的五级流水线处理器 开发平台 VIVADO 16、xilinx FPGA开发板 设计要求 设计一个 5 级流水线的 MIPS 处理器，采用如下方法解决竞争问题: 采用完全的 forwarding 电路解决数据关联问题。 对于 Load use 类竞争采取阻塞一个周期 + Forwarding 的方法解决。 对于分支指令在 EX 阶段判断（提前判断也可以），在分支发生时刻取消 ID 和 IF 阶段的两条指令。 对于 J 类指令在 ID 阶段判断，并取消 IF 阶段指令。 分支和跳转指令做如下扩充：分支指令（ beq 、 bne 、 blez 、 bgtz 、 bltz) 和跳转指令 (j 、 jal 、 jr 、 jalr) 该处理器支持未定义指令异常和中断的处理 设计定时器外设，可以根据设定周期产生外部中断，通过该定时器触发

实体关系提取 基于TensorFlow的实体和关系提取。基于TensorFlow的实体和关系撤消，2019语言与智能技术竞赛信息撤除（实体与关系撤回）任务解决方案。 如果您对信息抽取论文研究感兴趣，可以查看我的博客。 抽象 该代码以管道式的方式处理实体及关系抽取任务，首先使用一个多标签分类模型判断句子的关系种类，然后将句子和可能的关系类型输入序列标注模型中，序列标注模型标注出句子中的实体，最终结合预测的关系和实体输出实体-关系列表：（实体1，关系，实体2）。 该代码以管道方式处理实体和关系提取任务。 首先，使用多标签分类模型来判断句子的关系类型。 然后，将句子和可能的关系类型输入到序列标签模

高通QCOM camera Pipeline可视化工具

主要介绍了python中sklearn的pipeline模块的相关知识，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

管道模式的python实现，包括配置文件的解析，使用networkx进行processor的管理等

《Using a Render Pipeline to Render Primitives 使用渲染管道去渲染一个几何体（本例为渲染一个三角形）》一文的示例程序，可以对照文章学习。“可以”直接运行。

opnet管道阶段模型

Pipeline(流水线)模式有时一些线程的步奏比较冗长，而且由于每个阶段的结果与下阶段的执行有关系，又不能分开。可以将任务的处理分解为若干个处理阶段，上一个阶段任务的结果交给下一个阶段来处理，这样每个线程的处理是并行的，可以充分利用资源提高计算效率。 模式所使用的类：Pipe对处理阶段的抽象，负责对输入进行处理，并将输出作为下一个阶段的输入:process（）用于接收前一个处理阶段的处理结果，作为该处理阶段的输入,init（）初始化当前处理阶段对外提供的服务,shutdown（）关闭当前处理阶段对外提供的服务,setNext