tensorflow-gpu测试代码,测试成功会输出GPU True
2022-07-11 19:15:06 535B tensorflow 人工智能 AI
龙丘MMA7455加速度传感器模块的文档以及测试代码
2022-07-11 15:46:10 1.47MB mma7455 加速度传感器
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测试代码,先模拟测试。
2022-07-07 18:14:34 105KB test sql json qt
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国密zuc算法源码及测试代码,Linux和Windows系统都已验证
2022-07-01 15:00:10 314KB 加密解密 信息安全 对称加密
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谷歌验证码识别 介绍连接https://blog.csdn.net/weixin_45724232/article/details/125044492?spm=1001.2014.3001.5501 包括:数据集 训练代码测试代码以及训练好的模型
2022-06-29 17:05:18 447.98MB 谷歌验证码
weka回归测试,weka回归测试代码,weka回归测试资源!
2022-06-28 15:03:06 6KB weka weka回归测试
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用R7F0C802陆陆续编写了几个程序,小面分享一些经验,即将会用到的朋友一些参考。 1.CODE GENERATOR工作原理 CODE GENERATOR是作为一个插件导入到CubeSuit+里面的。这个东西挺好的用的,基本上所有的外设的寄存器都可以用图形化配置了,用户只需要写自己的应用程序即可。它的原理没有找到,但是在使用过程中发现它其实就是由一系列模版组成,当你选择了某个功能后模版就自动加载那条语句,最后再把这个模版拷贝到用户工作区中。这种方法其实STM32也有,不过瑞萨把 CODE GENERATOR集成到了CubeSuit+里面,使得程序员使用起来还是很方便的。不过CODE GENERATOR生产配置代码虽然很方便但其隐藏了细节,对于我等这种喜欢刨根问底的人来说感觉有点不爽,还是直接配置寄存器来的舒服。 2.瑞萨单片机按位使用及声明位置 在瑞萨单片机中是可以像51一样按位来使用引脚的,比如说点灯程序中我们就可以P0.4=1 ;P0.4=0 ;来控制P0.4引脚的输出电平。特别是对于寄存器的配置直接写 PU4 = 0xff PMC0 =0x00 就行了,但是问题是P0.4, PU4, PMC0 的声明在哪呢?它们如何与具体芯片的地址对应呢?我找了一圈没找到,后来看了瑞萨的官方文档才知道原来所有的秘密都在#pragma sfr 这句话中,也就是加上这句话就把P0.4, PU4等的声明全部包含了,个人猜想瑞萨是把这些申请都包含在了库中,通过预处理来引入这些库。以前一直以为欧美的IC库封装都很好,但其至少还要包含一个头文件。而瑞萨只需要引入一个预编译命令即可。现在看来一山还比一山高,不得不佩服。 最后,送上一些下载的资料,都是光盘上没有的哦,免得大家到处找。 附件内容介绍: R7F0C80212目标板基本示例包; R7F0C80212目标板TIMER示例包; R7F0C80212目标板串口示例包; R7F0C80212目标板其它示例包; R7F0C80212目标板原理图; 瑞萨单片机扩展功能; 基于瑞萨R7F0C802x Easy Start 加速度计步器设计相关链接:https://www.cirmall.com/circuit/2123
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生命游戏(Game of Life),是一个计算机程序。在游戏进行中,杂乱无序的细胞会逐渐演化出各种精致、有形的结构;这些结构往往有很好的对称性,而且每一代都在变化形状。一些形状一经锁定就不会逐代变化。有时,一些已经成形的结构会因为一些无序细胞的“入侵”而被破坏。但是形状和秩序经常能从杂乱中产生出来。 每个方格中都可放置一个生命细胞,每个生命细胞只有两种状态: “生”或“死”。用黑色方格表示该细胞为“生”,空格(白色)表示该细胞为“死”。或者说方格网中黑色部分表示某个时候某种“生命”的分布图。生命游戏想要模拟的是:随着时间的流逝,这个分布图将如何一代一代地变化。
2022-06-16 14:45:11 15KB java 生命游戏 git
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基于pytorch平台的,用于图像超分辨率的深度学习模型:SRCNN。 其中包含网络模型,训练代码,测试代码,评估代码,预训练权重。 评估代码可以计算在RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比PSNR和结构相似度。
2022-06-15 21:05:24 2.39MB pytorch SRCNN 深度学习 超分辨率
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基于pytorch平台的,用于图像超分辨率的深度学习模型:FSRCNN。 其中包含网络模型,训练代码,测试代码,评估代码,预训练权重。 评估代码可以计算在RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比PSNR和结构相似度。
2022-06-15 21:05:23 12.24MB pytorch python 深度学习 超分辨率
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