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YOLObile 这是的实现使用。多亏了原作者。 arXiv： ：//arxiv.org/abs/2009.05697在AAAI 2021中进行 对于那些可能对编译器代码（如何将其部署到Android上）感兴趣的人：编译器源代码与我们在William＆Mary的合作者相关联，并且具有与IP相关的联合知识。我们现在没有计划将此部分开源。带来不便敬请谅解。 对于IOS开发人员：由于高度开源的优势，我们仅使用Android平台来构建和测试编译器。我们还相信可以在Apple IOS平台上应用相同的技术，但我们尚未对其进行测试。 介绍 物体检测技术的Swift发展和广泛应用引起了对物体检测器的准确性和速度的关注。但是，当前的最新对象检测工作要么使用大型模型以准确性为导向，但会导致高延迟，或者使用轻量级模型以速度为导向，但会牺牲准确性。在这项工作中，我们提出了YOLObile框架，该框架是通过压缩

用MATLAB语言实现Q-learning算法应用于迷宫最短路径问题

一。安装three.js 1.npm `npm install three@0.106.2` vscode 2.下载three.js文件拖入项目 3.在需要定义three对象的js文件头写入import * as THREE from '../js/three.module.js';路径为自己的three.module.js文件的路径,这样就可以自动提示three.js中的函数和方法 二。基本组件 1.场景var scene = new THREE.Scene（） 2.相机 (1)正交相机和透视相机(近大远小) (2)相机的属性 <1>fov(field of view),可视角 <2>近切面,远切面,相机视锥体的远近限制范围 <3>aspect,宽高比,相机切面的宽高比例 w/h 示例: //定义一个相机 var scene = new THREE . Scene ( ) ; //场景 var camera = new THREE . PerspectiveCamera ( 75 , window . innerWidth / window . i

pytorch-a2c-ppo-acktr请使用本自述文件中的超级参数。 使用其他超级参数，可能无法正常工作（毕竟是RL）！ 这是Advantage Actor Critic（A2C）的PyTorch实现，同步pytorch-a2c-ppo-acktr请使用本自述文件中的超级参数。 使用其他超级参数，可能无法正常工作（毕竟是RL）！ 这是Advantage Actor Critic（A2C）的PyTorch实现，这是A3C近端策略优化PPO的同步确定性版本，用于使用Kronecker因子近似ACKTR生成的对抗模仿学习GAIL进行深度强化学习的可扩展信任区域方法另请参阅OpenAI帖子：A2C / ACKTR和PPO获得更多信息

Learning TypeScript中文版首先介绍了TypeScript 的基本语法和基本的自动化工作流配置方法，然后从面向对象入手，着重介绍了面向对象的概念和它的一些最佳实践，并结合例子讲解了如何基于TypeScript 的类型系统应用这些最佳实践。随后剖析了TypeScript 在编译后的运行时行为，并从性能与测试的角度讲解了如何编写健壮的TypeScript 代码，所以书中还包括了性能分析与测试相关的内容。最后介绍了如何使用TypeScript 结合面向对象、MVC 等概念，并配合本书前面提到的自动化的工作流、面向对象最佳实践、性能优化和测试等内容实现一个单页应用（SPA）框架，并用这个框架构建了一个单页应用。 《Learning TypeScript中文版》适合使用TypeScript 来构建大型Web 应用的开发人员

对称梯度域机器学习（sGDML） 有关更多详细信息，请访问： : 可以在这里找到文档： : 要求： Python 3.7以上 NumPy（> = 1.19） 科学（> = 1.1） 可选的： PyTorch（用于GPU加速） ASE（> = 3.16.2）（运行原子模拟） 入门 稳定释放 大多数系统pip预先安装了针对Python pip的默认软件包管理器。 只需调用以下sgdml即可安装sgdml ： $ pip install sgdml sgdml命令行界面和相应的Python API现在可以在系统上的任何位置使用。 开发版 （1）克隆存储库 $ git clone https://github.com/stefanch/sGDML.git $ cd sGDML ...或更新您现有的本地副本 $ git pull origin master （2）安装 $ pi

Q-learning用在分配功率，无线通信方面，对于想要用Q-learning解决通信问题的人有很好的帮助

深度学习音频超分辨率 这是我的数据科学硕士学位论文项目。 抽象的 音频超分辨率是从低频预测给定信号缺少的高频成分的问题。 最近的一些研究表明，通过将音频超分辨率建模为回归任务，深度学习算法能够取得显着效果。 文献中已经提出了各种各样的方法，包括卷积和递归体系结构以捕获音频帧之间的局部和长期依赖性。 此外，一些研究表明，通过利用傅立叶变换操作作为神经网络配置的组成部分，不仅可以在时间上，而且可以在频域上处理输入信号，可以实现显着的改进。 本项目的目的不仅是要研究这些方法，而且要以有原则的方式将它们结合起来，以探索一种新颖的模型架构。 介绍 本文的重点是在受到一些最新技术启发的情况下，实现一种新颖的模型体系结构。 这项工作中大多数提议的方法都源于以下两项研究： 索耶·比恩鲍姆（Sawyer Birnbaum）等。 “临时电影：用特征明智的调制捕获远程序列依赖性”。 于：神经信息处理系统的进展

用于分布和不确定性估计的混合密度网络：使用Keras（TensorFlow）进行分布和不确定性估计的通用混合密度网络（MDN）实现