创造形式 | 英语 FormMaking在和基础上开发，配备了最新的前端技术堆栈，内置的i18n国际化解决方案，所有这些旨在使开发变得更简单，更有效。 （根据视觉操作快速设计表单页面。） （生成器将基于设计器中捕获的配置json数据快速呈现表单页面。） 该项目是基本版本，如果您需要体验Advanced ，则可以转到高级版本，该版本提供了更多的组件和功能。 特征 视觉配置页面 提供网格布局并与flex对齐 一键式预览配置效果 一键生成配置json数据 一键生成代码，准备运行 提供自定义组件以满足用户的自定义要求 提供一个远程数据接口，供用户异步获取数据 提供强大的高级组件 支持表单验证 快速获取表格数据 国际化支持 第三方插件 可拖曳的 元素用户界面 高手 vue2编辑器 浏览器支持 现代浏览器和Internet Explorer 10+。 IE浏览器/边缘 火狐浏览器

我们的 CVPR 2019 论文 Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation 的实现 我们提出了一种基于锚点的对象检测模型的通用蒸馏方法，以利用大型教师模型的知识获得增强的小型学生模型，该模型是正交的，可以进一步与量化和剪枝等其他模型压缩方法相结合。 香草知识蒸馏技术的关键观察是预测置信度的类间差异揭示了笨拙的模型如何趋于泛化（例如，当输入实际上是一只狗时，模型将在猫标签上放置多少置信度）。 虽然我们的想法是物体附近特征响应的位置间差异也揭示了检测器倾向于泛化的程度（例如，模型的响应对于不同的近物体锚点位置有何不同）。 我们发布了基于 shufflenet 的检测器和基于VGG11的Faster R-CNN 的提取代码，该代码库实现了基于Faster R-CNN模仿。 检查以获取基于 Shufflene

射频基本有效阻抗匹配与ADS 讲义 中文版，PDF 实验1 匹配架构设计(Smith Chart Wizard) • 实验2 替换真实组件与有损传输线(CILD) • 实验3 匹配电路优化 • 实验4 汇入 Layout 档案 • 实验5 EM + Component 联合仿真(RFPro) • 实验6 Pre-Layout and Post-Layout 仿真比对

高效先验 Apriori算法的高效纯Python实现。 适用于Python 3.6及更高版本。 先验算法发现分类数据中的隐藏结构。 经典示例是一个数据库，其中包含从超市购买的商品。 每次购买都有许多与之相关的物品。 我们想从数据中发现关联规则，例如{bread, eggs} -> {bacon} 。 这是的目标，而可以说是解决此问题的最著名算法。 该存储库包含apriori算法的有效，经过测试的实现，如Agrawal等人于1994年发表的中所述。 该代码是稳定的并且被广泛使用。 Bonaccorso在《精通机器学习算法》一书中对此进行了引用。 例子 这是一个最小的工作示例。 请注意，在每次有eggs交易中，也有bacon 。 因此，将以100％的置信度返回规则{eggs} -> {bacon} 。 from efficient_apriori import apriori tran

这是一个执行 K 近邻搜索的小而有效的工具，具有广泛的科学和工程应用，例如模式识别、数据挖掘和信号处理。 代码最初是通过矢量化实现的。 在与 John D'Errico 讨论后，我意识到我的算法会遇到大值数据的数值精度问题。 然后，在尝试了几种方法之后，我发现使用 JIT 加速的简单循环是最有效的解决方案。 现在，即使后者编码在 mex 文件中，代码的性能也可以与 kd-tree 相媲美。 代码非常简单，因此也适合初学者学习knn搜索。

efficient net 的流程图 Efficient Net的工作流程如图2所示。 1. 将图片经过第一个Conv3x3层转化为MBConv模块需要的输入维度； 2. 图片经过一系列的MBConv模块提取出特征图（feature map）；各个MBConv模块的参数进行了精细化调整以适应当前使用环境；组合式的尺度优化方法可以使网络获得更好的感受野； 3. 利用基于Fully-Convlutional-Neural-Network的特征图自适应连接方式。使用Conv1x1网络将能适应各种不同尺寸的特征图，并将其统一为我们需要的维度； 4. 最后通过输出的特征图完成图片的分类识别检测。

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本次研究工作为提高计算效率，作者对视频识别的空间冗余进行了探讨。发现在视频的每一帧中，信息量最大的区域通常是一个小的 image patch，在不同的帧中平稳地移动。因此，作者将 patch 定位问题建模为一个连续的决策任务，并提出一种基于强化学习的高效空间自适应视频识别方法：AdaFocus。并在 ActivityNet, FCVID, Mini-Kinetics, Something-Something V1&V2 5 个基准数据上进行了实验，得出比竞争性基线明显更有效率的结果。

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介绍了早期的基于曲线曲度的角点检测，里面重点介绍一些曲线的曲度计算方法。我的博客里面有关于这些方法的文章，欢迎相互交流。