nexus19年10月最新版本，可用于搭建maven私服私库，

PyTorch图像分类 以下论文是使用PyTorch实现的。 ResNet（ ） ResNet- （ ） 警告（ ） DenseNet（ ， ） 金字塔网（ ） ResNeXt（ ） 摇一摇（ ） LARS（ ， ） 抠图（ ） 随机擦除（ ） SENet（ ） 混合（ ） 双切口（ 1802.07426 ） RICAP （ 1811.09030 ） CutMix（ 1905.04899 ） 要求 Ubuntu（仅在Ubuntu上进行过测试，因此可能无法在Windows上运行。） Python> = 3.7 PyTorch> = 1.4.0 火炬视觉 NVIDIA Apex pip install -r requirements.txt 用法 python train.py --config configs/cifar/

CIFAR_10-with-pytorch 一个Pytorch练习，实现CIFAR-10数据集的图像分类

PyTorch图片分类：CIFAR-10 目录 1.注意 基于PyTorch的CIFAR-10图像分类。 CNN模型是ResNet-18。 该存储库受PyTorch模板项目[1]和带有PyTorch的Train CIFAR10 [2]的启发。 但是，该存储库已与PyTorch模板项目分离，以便集中精力快速研究和开发高级功能，而无需考虑向后兼容性。 特别是，与PyTorch模板项目不同，您可以使用dataloader /轻松处理自己的数据集。 我建议您应忽略带有八字体＃的注释说明。 修改日期：2021年3月31日。 2.总结开发环境 操作系统（OS）：Ubuntu MATE 18.04.3 LTS（Bionic） 图形处理单元（GPU）：NVIDIA TITAN Xp，1ea GPU驱动程序：Nvidia-450.102.04 CUDA工具包：CUDA 10.2 cuDNN

采用上海客益电子有限公司的APC&PAC芯片完成0-5V/0-10V/0-20mA/4-20mA转0-20mA/4-20mA的信号转换，内置隔离电源，隔离度1500VDC 原理是，采用APC（GP9303-F1K-N-SW）芯片来实现对0-5V/0-20mA/4-20mA的信号采集，采用APC（GP9301BXI-F1K-N-SW）芯片来实现对0-10V信号进行采集。然后转换成PWM信号，经过光耦来进行隔离，后级采用PAC（GP8102-F50-NHF-SW）芯片来对PWM信号进行还原成0-20mA/4-20mA信号 里面包含一个开环反激的隔离变压器方案，可以直接使用 如有需求，请联系:上海客益电子有限公司 朱工 18717889288

特权同学的深入浅出玩转FPGA lesson1-10所有PPT汇总

mySQl10.0是一款轻便和高效的数据库，支持各种项目应用

科大讯飞 语音识别 模块 基于RK3308

半监督学习 楷模 梯形图网络（带有自动编码器） 临时集合（与CNN） 锐化的临时合奏（带有CNN）（基于临时合奏） 卑鄙的老师（与CNN） MixMatch（带有CNN） 结果 在results.xlsx查看results.xlsx

新版的VMware VMRC VMware-VMRC-10.0.6-14247266 For Windows，需要的可下来用