Real-Time-Rendering-3rd提炼总结.pdf.zip

CPU上的实时2D多人姿势估计：轻量级OpenPose 该存储库包含培训代码。 这项工作极大地优化了方法，从而可以以可忽略的精度下降在CPU上实现实时推断。 它检测骨骼（由关键点和它们之间的连接组成）以识别图像中每个人的人体姿势。 该姿势可能包含多达18个关键点：耳朵，眼睛，鼻子，脖子，肩膀，肘部，手腕，臀部，膝盖和脚踝。 在COCO 2017关键点检测验证集上，此代码对于单尺度推断（无需翻转或完成任何后处理）可达到40％的AP。 可以使用此存储库复制结果。 此仓库与明显重叠，但是仅包含用于人体姿势估计的必要代码。 :fire: 看看我们的准确的（现在仍然快）单人姿态估计，其中排名在CVPR'19

是一个Web组件，提供日期和时间选择字段，其中包括可滚动的月份日历视图，这是一部分。 | 安装 安装vaadin-date-time-picker ： npm i @vaadin/vaadin-date-time-picker --save 安装后，将其导入您的应用程序： import '@vaadin/vaadin-date-time-picker/vaadin-date-time-picker.js' ; 入门 Vaadin组件默认使用Lumo主题。 要使用Material主题，请从theme/material文件夹导入对应的文件。 入口点 具有Lumo主题的组件： theme/lumo/vaadi

简单网络增强型祖鲁时间设备（SNEZ-D）或售后CHU解码器（A-CHU）是一个完整的内置无线电到接口时间参考，带有可解码CHU无线电信号的软件，​​并且可以接口到NTP服务器。

对于实时，高速，关键任务数据包捕获，而使用相对适中的台式机硬件，在高数据包速率期间不会遭受任何数据包丢失的情况。 应用程序在：实时网络或大型系统监视或集群系统中。

一个监视驱动器变化的简单程序。 当USB / LAN / CD或任何其他设备连接到PC时，此程序将立即监视其状态。它还具有从任何设备自动启动应用程序的功能。

Stability of Markovian processes III_ Foster-Lyapunov criteria for continuous-time processes.pdf

AR、MA、ARMA模型提取参数预测，不涉及参数优化，看完博文再下载，代码（MATLAB 2020）再博文里面都有写，也包含测试数据，对应博文：https://blog.csdn.net/Will_Zhan/article/details/116425215

ISSCC_Session_27V_Discrete-Time ADCs.pdf

2月22日打卡学习记录 一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。 通过pycharm终端构建图像 将图像推送到我的注册表 成功记录得分：-16 2月26日打卡学习记录 因为数据很多，所以我们使用tsfresh来生成功能，只是一个自动的功能工程，然后套入了模型。 后续思路是使用transformer来进行预测。