TMS VCL Cloud Pack4.0.0.0(2019-1-28).rar

EMD的matlab代码分享MSN：用于密集点云完成的变形和采样网络 MSN是一种基于学习的形状补全方法，可以保留已知结构并生成密集且分布均匀的点云。 有关更多详细信息，请参阅我们的 AAAI 2020。 在这个项目中，我们还提供了点云的地球移动距离（EMD）的实现，它基于拍卖算法，只需要 $O(n)$ 内存。 完成后获得 32,768 分 用法 1) 环境和先决条件 pytorch 1.2.0 CUDA 10.0 Python 3.7 2) 编译 编译我们的扩展模块： cd emd python3 setup.py install cd expansion_penalty python3 setup.py install cd MDS python3 setup.py install 3) 下载数据和训练好的模型 从 下载数据和训练模型。 由于规模较大，我们不提供训练集的部分点云。 如果要训练模型，可以使用 和 生成它们。 我们为每个 CAD 模型生成 50 个局部点云。 4) 训练或验证 运行python3 val.py来验证模型或python3 train.py从头训练模型。 E

云计算中融入贪心策略的调度算法研究，周舟，胡志刚，鉴于Min-Min算法优先调度小任务而Max-Min算法优先调度大任务而导致云系统资源不平衡的问题，提出了一种新的算法叫Min-Max. Min-Max算法对时

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博客采用Vue+SpringCloud前后分离的方式。博客采用了高可用Eureka（可以替换成其他微服务组件）以及高可用Zuul，使用以Es搜索引擎作为Zpkin的存储方式去跟踪定位博客的微服务的Api指标，微服务之间负载均衡使用Feign接口，整个项目均写了回退不会发生级联效应。 项目的亮点：所有互联网常用的代表中间件均涉及使用，基本是一个完整的全栈项目，整个博客用的是微服务架构设计与分布式部署方式，整体代码均有注释，并且扩展方便，最终部署的方式需要采用Docker方式。 项目涉及到的技术 前端：node+npm+vue+axios+三个常用的UI组件+v-charts图表 后端：Java+SpringCloud（微服务工具集）+SpringBoot 数据库： Mysql，任意选择数据库导入相应的连接包即可。 中间件：Mybatis（分页插件）+Redis（缓存缓解流量）+Redisson（分布式锁）+RabbitMQ（延迟队列）+Elasticsearch（高亮分页排序）+websocket（监听连接传送数据） 支付：写了支付宝，后续有时间会完善微信，一共有支付宝原始支付与二维

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spring cloud + vue + oAuth2.0全家桶实战，前后端分离模拟商城，完整的购物流程、后端运营平台，可以实现快速搭建企业级微服务项目。支持微信登录等三方登录。

此K3 CLOUD数据字典为金蝶内部资料，版本相对较旧，但也够用，如果想了解最新的，可以用IE浏览器打开此网址：https://open.kingdee.com/K3Cloud/CDPPortal/DataModel.aspx，便于报表开发

云脚本 这些脚本可以在EC2图形实例上配置Ubuntu 16.04和Ubuntu 18.04，以支持通过VirtualGL在TurboVNC中运行OpenGL应用程序。 请注意，这些脚本已在Amazon EC2 g2，g3，g4，p2和p3实例上进行了测试，但是它们可以在不更改其他托管服务提供商的实例的情况下进行工作，也可以对其进行一些改动。 EC2实例 推荐实例-g3.8xlarge 。 名称 GPU GPU速度 中央处理器 CPU速度 内存 一经请求 〜竞价型实例 基准Linux GTX1080 x1.0 i7 5960X x1.0 64 Gb 不适用 不适用 基准Win7 GTX1080 x0.85 i7 5960X x1.0 64 Gb 不适用 不适用 p2.xlarge 1 x K80 x0.35 4个vCPU x0.31 61 GiB

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