2023.08.23 V10.1版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、修复了一些bug。 2022.07.13 V10.1版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、修复了一些bug。 2021.09.03 V10版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、修复了一些bug。 2021.08.13 V9版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、增加了若干常见表格示例； 3、增加了R语言、Python代码示例。 2021.08.4 V8版本 1、增加了算法伪代码的示例； 2、修复了\emph出现下划线的bug。 2021.07.23 V7版本 1、增加了cover页替换说明； 2、增加了粗体字体的代码； 3、增加了定理环境的代码。 2020.08.01 V6版本 1、修复了标题字体过大问题； 2、参考文献条目之间间距过大问题。 2018.09.12 V5版本 1、修复了摘要页的页码问题； 2、目录中增加了摘要标题。 2018.9.12 V4版本 1、修改了符号说明表格的格式，使其更美观； 2、修改了表格的行高，使得表格更加紧凑； 3、修改了图形表格与标题之间的垂直距离； 4、修改

在本项目中，我们将深入探讨如何使用TensorRT部署SuperPoint和SuperGlue算法，这是一个优质的算法部署实战案例。TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能的深度学习推理（Inference）优化和运行时库，它能够为深度学习模型提供高效的运行速度和低延迟。SuperPoint和SuperGlue是计算机视觉领域的关键算法，分别用于特征检测与描述以及特征匹配。 让我们了解SuperPoint算法。SuperPoint是一种自监督学习的局部特征检测和描述符方法，它的设计目标是能够在各种复杂的环境和光照条件下稳定地提取出图像的关键点，并为其分配独特的描述符。该算法通过对比度度量、响应度选择和几何一致性检查等步骤，确保了所提取特征的质量和稳定性。 接下来是SuperGlue，它是一个两阶段的特征匹配框架。在第一阶段，SuperGlue利用图神经网络（GNN）来学习特征之间的关系，以增强匹配的准确性。第二阶段，它采用了一种基于注意力的匹配策略，根据特征之间的相似性进行加权，从而提高匹配的鲁棒性。SuperGlue在图像配对、姿态估计和三维重建等领域有着广泛的应用。 TensorRT在部署SuperPoint和SuperGlue时的角色至关重要。它通过将深度学习模型转换为高效的C++接口，可以显著加速推理过程。TensorRT支持模型的优化，包括量化、裁剪和层融合，这些技术有助于减少计算资源的需求，同时保持模型的精度。在实际应用中，这通常意味着更快的处理速度和更低的功耗。 在实战项目中，我们首先需要将训练好的SuperPoint和SuperGlue模型转换为TensorRT兼容的格式。这通常涉及模型的序列化，以便TensorRT可以理解和优化模型的计算图。然后，我们需要编写C++或Python代码来加载模型，处理输入图像，执行推理，并处理输出结果。在这个过程中，我们需要注意数据类型的转换，以及输入和输出的尺寸和格式，以确保与TensorRT的接口匹配。 为了验证部署效果，我们需要使用测试数据集来评估模型的性能。这可能包括计算特征检测的速度、特征匹配的精度等指标。此外，我们还需要关注模型在不同硬件平台上的表现，比如GPU、CPU或者嵌入式设备，以确定最合适的部署方案。 这个项目将指导你如何利用TensorRT高效地部署SuperPoint和SuperGlue算法，实现高质量的特征检测和匹配。通过实践，你将掌握深度学习模型优化、推理引擎使用以及性能调优等关键技能，这对于在实际的计算机视觉项目中应用这些先进算法具有很高的价值。

在MC2019中，机床文件与后处理是数控编程的重要组成部分，它们涉及到制造流程中的数据转换和设备控制。让我们深入探讨这两个概念及其在MC2019软件中的应用。 机床文件（通常指的是NC程序或G代码）是数控机床的操作指令，由CAM系统（计算机辅助制造）生成。这些指令包含了关于工件加工路径、进给速度、切削参数等详细信息。在MC2019中，用户可以设计复杂的零件模型，然后通过 CAM 工具生成相应的NC程序。这个过程包括选择刀具、设置加工参数、创建刀具路径等步骤。 后处理则是将CAM系统生成的通用NC代码转换为特定机床能够理解的格式的过程。每个机床都有自己的控制系统和语言规范，因此需要一个后处理器来确保NC代码符合特定机床的指令集。在MC2019中，内置的后处理器可以根据用户的机床配置自定义输出代码，包括考虑机床的硬件限制、轴向运动、换刀逻辑等。用户可以编辑和定制后处理器，以适应不同品牌和型号的机床，确保代码的精确性和效率。 文件"2019机床文件与后处理"很可能包含了MC2019中关于机床文件和后处理的详细教程、示例文件或者预设配置。这些资源对于学习如何在MC2019中有效地进行NC编程和优化后处理至关重要。通过学习和实践，用户可以掌握如何创建适应各种加工任务的高效NC代码，减少废品率，提高生产效率。 在实际操作中，NC程序员需要了解机床的物理特性，如工作台尺寸、轴的行程、主轴转速等，以便在生成NC代码时做出正确的决策。同时，他们还需要熟悉后处理器的语法和功能，以便在遇到问题时能够调试和修改代码。MC2019提供的工具使得这一过程变得更加直观和易于管理。 MC2019机床文件与后处理是数控编程的关键环节，涵盖了从设计到生产的整个流程。通过熟练掌握MC2019的相关功能，工程师能够优化生产流程，提升产品质量，降低成本，从而在竞争激烈的制造业中保持优势。因此，深入理解和运用这些知识点对于任何涉及数控编程的工作者来说都是至关重要的。

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

《米酷影视系统终结版》是一款专为在线视频服务打造的源码系统，结合了影视VIP功能，提供了全面的双端支持，适用于构建一个高效、流畅的影视网站或APP。这款源码集成了多种功能，旨在为用户带来便捷的观影体验，同时也为运营者提供了强大的后台管理工具。 一、影视网站源码 该源码是构建影视网站的基础，包含了前端展示和后端管理的全部代码。前端部分设计精美，能够自适应不同设备，提供流畅的观影体验。后端则涵盖了用户管理、影片上传、分类管理、评论系统等多个模块，方便运营者对网站内容进行实时更新和维护。 二、米酷影视系列 米酷影视系统以其稳定性和易用性著称，终结版在此基础上进行了优化升级，解决了以往版本可能存在的问题，提升了系统的性能和用户体验。同时，它还加入了更多个性化和社交化功能，如用户收藏、推荐算法等，以吸引并留住更多的用户。 三、在线视频聚合 该系统支持视频聚合，能够整合多个视频平台的资源，实现一站式观看。用户无需在不同的平台上切换，就能享受丰富的影视内容。这不仅提高了用户满意度，也减少了运营者寻找合法版权资源的压力。 四、后台功能完整 完善的后台管理系统是这套源码的一大亮点。它包括了用户管理（注册、登录、权限设置）、内容管理（影片添加、编辑、删除）、订单管理（支付、退款、卡密生成）、数据分析（访问统计、用户行为分析）等功能，让运营者可以全面掌握网站的运行状况，并进行有效的决策。 五、卡密分享功能 卡密生成和分享是吸引用户付费订阅的一种策略。通过生成独一无二的卡密，用户可以购买并分享给朋友，增加了用户的参与度和黏性。同时，这也为运营者提供了新的盈利渠道。 六、双端支持 “双端”意味着该系统同时支持Web端和移动端应用。这意味着无论用户是在电脑上还是手机上，都能获得一致的观影体验。移动端APP适配各种操作系统，如iOS和Android，确保用户随时随地都能轻松观影。 七、教程配套 为了帮助用户快速上手和使用这套源码，配套的教程详细介绍了安装、配置、调试以及日常运营的各项操作，降低了入门难度，使非专业开发人员也能轻松搭建和管理影视平台。 《米酷影视系统终结版》是一个全方位的在线视频解决方案，它集成了诸多实用功能，适应了当前影视行业的竞争需求。无论是初创的个人开发者还是专业的团队，都可以借助这套源码快速打造出具有竞争力的影视服务平台。

介绍      p2pspider 是一个 DHT 爬虫 BT 客户端的结合体, 从全球 DHT 网络里"嗅探"人们正在下载的资源, 并把资源的metadata(种子的主要信息)从远程 BT 客户端下载, 并生成资源磁力链接. 通过磁力链接, 你就可以下载到资源文件.用途你可以使用 p2pspider 打造私人种子库(比如: 海盗湾), 也可拿它做资源数据挖掘与分析。安装git clone https://github.com/Fuck-You-GFW/p2pspider使用使用前, 请确保你的 node 版本 >=0.12.0.'use strict';var P2PSpider = require('../lib');var p2p = P2PSpider({     nodesMaxSize: 200,   // be careful     maxConnections: 400, // be careful     timeout: 5000});p2p.ignore(function (infohash, rinfo, callback) {    // false => always to download the metadata even though the metadata is exists.     var theInfohashIsExistsInDatabase = false;    callback(theInfohashIsExistsInDatabase); });p2p.on('metadata', function (metadata) {    // At here, you can extract data and save into database.     console.log(metadata); });p2p.listen(6881, '0.0.0.0');目前只能放在有公网 IP 的主机上执行, 或者路由器设置端口转发(默认6881, UDP协议).贡献代码     fork 并拉取代码后，执行 npm install 安装依赖, 然后执行 node test/index.js 就可以看到测试效果。作者博客介绍：http://www.cnblogs.com/52web/p/5253697.html 标签：爬虫

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在计算机视觉领域扮演着核心角色，尤其是在图像分类任务中。CIFAR-10是一个广泛使用的数据集，它包含60,000张32x32像素的小型彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图片。这个数据集被广泛用于训练和评估各种CNN模型的性能。 ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是由Microsoft Research团队在2015年提出的一种深度学习架构。其主要解决了深度神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络可以轻易构建到数百层甚至更深。ResNet的核心思想是通过引入“残差块”（Residual Block）来学习网络中的“残差”，即输入与输出之间的差异，而不是直接学习整个网络的输出。 在PyTorch中实现CIFAR-10的10分类任务，首先需要加载CIFAR-10数据集，对数据进行预处理，包括归一化、数据增强等步骤，以提高模型的泛化能力。接着，定义ResNet模型结构，通常会使用不同深度的版本，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等，根据计算资源和任务需求选择合适的模型。每个ResNet残差块内部包含了两个卷积层，通过短路连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，使得信息可以直接跨过多层传播。 训练过程中，使用优化器如SGD（Stochastic Gradient Descent）或Adam，设置学习率、权重衰减等超参数，以及损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。训练过程中还需要注意模型的验证和调参，例如采用早停策略（Early Stopping）来防止过拟合，或者使用学习率衰减策略来提高模型的最终性能。 在完成训练后，评估模型在测试集上的性能，包括准确率、混淆矩阵等指标，以了解模型对各个类别的识别情况。此外，可以进一步分析模型的可视化，如使用Grad-CAM等方法理解模型对图像特征的注意力分布。 "CIFAR与ResNet卷积神经网络实战"这个资源涵盖了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络、数据集的使用、模型设计、模型训练以及性能评估等方面，对于初学者来说是一个很好的实践项目，有助于深入理解深度学习在计算机视觉领域的应用。通过实际操作，不仅可以掌握PyTorch框架，还能了解如何解决深度学习中常见的问题，提升模型的性能。

SK2000V1.3.9.zip 密码123456 参考使用文章 https://blog.csdn.net/h4241778/article/details/105408618?ops_request_misc=%257B%2522

csdn作为个人学习记录点滴网站，上传学习资源不做传播，仅提供个人下载学习 对于立志于学习网络基础知识的人是个不错的选择，可以从基础学习，深入细节

"variant-form-master.zip" 是一个压缩包，其中包含了一个针对WEB应用开发的高效Vue低代码解决方案。这个项目专注于提供一种可视化的表单设计和工作流处理能力，旨在帮助开发者更快速地构建表单和工作流，减少手动编写代码的时间，从而提高开发效率。 在Vue框架中，扩展组件和前沿技术的运用是提升应用功能和性能的关键。"variant-form-master"显然就是这样一款组件，它可能包含了自定义的Vue指令、插槽、计算属性和方法等，用于实现动态和交互性的表单设计。表单设计器允许用户通过拖拽和配置的方式，无需编写HTML和JavaScript代码，即可创建复杂的表单结构。而表单渲染器则负责将设计好的表单逻辑转化为实际的前端界面，能够实时响应用户操作并处理数据。 可视化表单设计是现代Web开发中的一个重要趋势，尤其对于非程序员或者业务人员来说，这种工具极大地降低了表单构建的门槛。"variant-form-master"提供的这种功能，使得用户可以通过直观的图形界面来设定表单字段、设置验证规则、创建工作流程等，大大提高了业务流程自动化的能力。 低代码表单工作流是此项目的核心特性。工作流表单允许开发者定义一系列步骤和条件，根据不同的业务逻辑来驱动表单数据的流动。比如，审批流程、数据收集流程等，可以一键生成源码，无缝集成到现有的Vue项目中。这为快速搭建企业级应用提供了便利，同时也减少了因频繁更改需求而导致的大量代码修改工作。 压缩包内的"variant-form-master"很可能包含了项目的源码、示例、文档等资源。源码部分可能包括Vue组件代码、表单设计器的实现、表单渲染器的逻辑以及与后端交互的API接口等。示例部分展示了如何在实际项目中使用这些组件和功能，而文档则详细解释了每个部分的用途、配置方式和使用技巧，帮助开发者更好地理解和应用这个工具。 "variant-form-master"是一个强大的Vue组件库，它整合了表单设计和工作流管理，实现了低代码开发模式，旨在简化Web应用的开发过程，提高开发者的生产力。无论是个人开发者还是团队，都可以从中受益，轻松应对各种复杂表单和工作流场景。通过深入研究和实践，开发者可以充分利用这个工具，实现更加灵活、高效的应用开发。