Noxim-NoC模拟器 欢迎来到Noxim，这是由卡塔尼亚大学（意大利）开发的片上网络模拟器。 Noxim仿真器是使用SystemC（一种基于C ++的系统描述语言）开发的，可以根据GPL许可条款进行下载。 如果您在研究中使用Noxim，我们将在以下No No贡献的出版物中给予以下引用： V. Catania，A。Mineo，S。Monteleone，M。Palesi和D. Patti，“通过在线选择缓冲器和关闭接收器来提高无线芯片网络架构的能效”，2016年第13届IEEE年度消费者通信和网络会议（ CCNC），内华达州拉斯维加斯，2016年，第668-673页，doi：10.1109 / CCNC.2016.7444860。 V. Catania，A。Mineo，S。Monteleone，M。Palesi和D. Patti，“无线芯片上无线网络架构中的节能收发器”，2016年欧

cst4-game: 天下大计 剧本在application/static/scripts中，ending.js为结局列表，stage1.js为目前的剧本。 图片放在application/static/image中。 主要的代码是application/static/app.js和application/static/scripting.js，前者负责逻辑，后者负责解析剧本。 网站只有一个网页，在application/templates/index.html中。 运行方法 pip install flask # install Flask (in Python 3.6) npm install -g bower # install bower bower install # download static files for the webpages pyth

Pavia University高光谱数据和地面验证数据，MATLAB版本

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ParaView_Tutorial-Indiana University.pdf

Topics in matrix analysis-Cambridge University Press.pdf

written by Aharon Ben-Tal Laurent El Ghaoui Arkadi Nemirovski Copyright © 2009 by Princeton University Press PART I. ROBUST LINEAR OPTIMIZATION 1 Chapter 1. Uncertain Linear Optimization Problems and their Robust Counterparts 3 1.1 Data Uncertainty in Linear Optimization 3 1.2 Uncertain Linear Problems and their Robust Counterparts 7 1.3 Tractability of Robust Counterparts 16 1.4 Non-Affine Perturbations 23 1.5 Exercises 25 1.6 Notes and Remarks 25 Chapter 2. Robust Counterpart Approximations of Scalar Chance Constraints 27 2.1 How to Specify an Uncertainty Set 27 2.2 Chance Constraints and their Safe Tractable Approximations 28 2.3 Safe Tractable Approximations of Scalar Chance Constraints: Basic Examples 31 2.4 Extensions 44 2.5 Exercises 60 2.6 Notes and Remarks 64 Chapter 3. Globalized Robust Counterparts of Uncertain LO Problems 67 3.1 Globalized Robust Counterpart — Motivation and Definition 67 3.2 Computational Tractability of GRC 69 3.3 Example: Synthesis of Antenna Arrays 70 3.4 Exercises 79 3.5 Notes and Remarks 79 Chapter 4. More on Safe Tractable Approximations of Scalar Chance Constraints 81 4.1 Robust Counterpart Representation of a Safe Convex Approximation to a Scalar Chance Constraint 81 4.2 Bernstein Approximation of a Chance Constraint 83 4.3 From Bernstein Approximation to Conditional Value at Risk and Back 90 4.4 Majorization 105 4.5 Beyond the Case of Independent Linear Perturbations 109 4.6 Exercises 136 4.7 Notes and Remarks 145 PART II. ROBUST CONIC OPTIMIZATION 147 Chapter 5. Uncertain Conic Optimization: The Concepts 149 5.1 Uncertain Conic Optimization: Preliminaries 149 5.2 Robust Counterpart of Uncertain Conic Problem: Tractability 151 5.3 Safe Tractable Approximations of RCs of Uncertain Conic Inequalities 153 5.4 Exercises 156 5.5 Notes and Remarks 157 Chapter 6. Uncertain Conic Quadratic Problems with Tractable RCs 159 6.1 A Generic Solvable Case: Scenario Uncertainty 159 6.2 Solvable Case I: Simple Interval Uncertainty 160 6.3 Solv

CS231n-2017年Spring 这些是我对斯坦福大学的CS231n 2017年Spring课程的解决方案。 我完成了所有作业，以提高自己的Python技能以及对深度学习的理解。 已完成 作业1 作业2（PyTorch和Tensorflow） 作业3（PyTorch和Tensorflow） 未来的工作 额外的信用任务 问题 如果您有任何疑问，我们将很乐意为您解答，只需将其发布为问题，然后我会尽可能答复。

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University1652-基线 该存储库包含数据集链接和我们的论文。 我们收集了全球72所大学的1652座建筑物。 感谢您的关注。 任务1：无人机视图目标定位。 （无人机->卫星）给定一个无人机视图图像或视频，该任务旨在找到最相似的卫星视图图像，以在卫星视图中定位目标建筑物。 任务2：无人机导航。 （卫星->无人机）鉴于一个卫星视图图像，该无人机打算找到它经过的最相关的位置（无人机视图图像）。 根据其飞行历史，可以将无人机导航回目标位置。 目录 关于数据集 数据集拆分如下： 分裂 #imgs ＃建筑物 #universities 训练 50,218 701 33 Query_drone 37,855 701 39 Query_satellite 701 701 39 Query_ground 2,579 701 39 Gallery_dro