视觉转换器 Keras Tensorflow Pytorch 示例 在介绍的 Vision Transformer (ViT) 的 Tensorflow 实现，作者表明 Transformers 直接应用于图像补丁并在大型数据集上进行了预训练，在图像分类方面效果非常好。 官方文件 官方代码 文章一步一步 视觉转换器 。 Vision Transformer 代码集锦 否 名称 关联 1。 ViT Pytorch (1.9K) :star: 2. 谷歌 Vit 代码（1.3K） :star: 3. 全天下(161) :star: 4. Vit Tensorflow2 5. 视觉转换器 Pytorch(80) :star: 6. 预训练视觉转换器 (70) :star: 7. 视觉转换器TF2(49) :star: 8. 视觉转换器 Tensorflow(62) :star: 9. 带控制激活图的视觉变压器（4

Max7219驱动16x16共阴LED点阵实战， 16x16共阴LED点阵+Max7219+CubeMX+STM23F03+AD20

2018年汇总的几千个16*16大小的图标合集，每种图标都对应着一系列的动作（view\add\delete等等），全部是png格式，全部背景透明，不管干什么，你都可能需要用到它~

winform图标库，共3870个资源文件，70个常用，3800个扩展图标，16x16的3870个，32x32的3870个

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视觉变压器 Pytorch重新实现了针对随论文 ，Alexey Dosovitskiy，Lucas Beyer，Alexander Kolesnikov，Dirk Weissenborn，翟小华，Thomas Unterthiner，Mostafa Dehghani一起发布， Matthias Minderer，Georg Heigold，Sylvain Gelly，Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby。 本文表明，将Transformers直接应用于图像补丁并在大型数据集上进行预训练，在图像识别任务上确实能很好地工作。 Vision Transformer使用标准的Transformer编码器和固定大小的补丁程序，可以实现图像识别任务中的最新技术。为了执行分类，作者使用了在序列中添加一个额外的可学习的“分类令牌”的标准方法。 用法 1.下载经过预先​​训练的模型（

C语言输入汉字输出相应的点阵图

能够提取16*16字模

基于51单片机的16X16点阵动态显示数字，包含说明书，布线，源码，烧录文件

以前，因为只学过汇编，于是程序都是用汇编写的； 现在，学会了C51编写，以后的程序偶都将用C51进行编写了。 这个源程序是16x16点阵的驱动，内含两种程序，一种是用按键控制显示不同的字；另一种是字自动向左移动的。 压缩包内带字模软件和16x16点阵元件库，所以就不用担心缺少Proteus元件库了。（Proteus7.7+keil Uv4写的）