Windows预体验计划连接不上，执行此脚本解决

第二章 数字预失真技术理论 第一节 引言 第 节 线性化技术 述第二节 线性化技术概述 第二节 数字预失真基本原理第 节 数字预失真基本原理 第三节 数字预失真线性化系统 第四节 数字预失真器及其参数辨识 1.无记忆数字预失真器 （多项式、Salel） 2.记忆型数字预失真器（Volterra级数、记忆多项式、 Hammerstein-Wiener、改进型Hammerstein、改进型Wiener等） 第 节 数字 失真器参数辨识算法第五节 数字预失真器参数辨识算法 第六节 峰均值比及削峰技术简介第六节 峰均值比及削峰技术简介 第七节 数字预失真器的ADS仿真

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inception_v1.pytorch 在pytorch上使用预训练的权重实现inception_v1。 这段代码是soumith火炬仓库的pytorch翻译： : 它实现了初始架构的原始版本； 众所周知的是GoogLeNet。 可以在找到预训练的权重 免责声明 imagenet上预训练模型的测试精度仅为26.38％。 如果我没记错的话，这是原始火炬回购的问题-数据加载正确完成。 如果您训练此模型的准确性更高，我希望获得新的权重！ 执照 该代码是根据MIT许可证获得许可的。 有关详细信息，请参见文件。

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内含针对16Qam的功放模型仿真，并有预失真器仿真程序说明

MobileNetv2 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型net = mobilenetv2(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 mobilenetv2 对图像进行分类标签 = 分类（净，我

U2Net网络预训练模型 u2netp.pth (4.7 MB) for https://github.com/NathanUA/U-2-Net 源资源在Google drive: https://drive.google.com/file/d/1rbSTGKAE-MTxBYHd-51l2hMOQPT_7EPy/view?usp=sharing

变形金刚 对VQA任务进行下行趋势化的预训练V + L模型的实现。 现在支持：Linux和上的VisualBERT，LXMERT和 。 笔记： 这只是一个测试版，如果遇到任何错误，请随时提出问题。 我们的实现基于的大型。 如果您采用V + L模型的预训练权重，请考虑引用其原始工作。 如果您发现我们的实施有帮助，请考虑引用以下内容：） @inproceedings{li2020comparison, title={A comparison of pre-trained vision-and-language models for multimodal representation learning across medical images and reports}, author={Li, Yikuan and Wang, Hanyin and Luo, Yuan},

Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20180408-102900 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.