MTAN-多任务注意力网络 该存储库包含多任务注意力网络（MTAN）的源代码，以及来自Shikun ， 和引入基线。 请参阅我们的项目页面的详细结果。 实验 图像到图像预测（一对多） 在文件夹im2im_pred ，我们提供了建议的网络以及本文介绍的NYUv2数据集上的所有基线。 所有模型都是用PyTorch编写的，并且在最新的提交中，我们已将实现更新为PyTorch 1.5版。 下载我们经过预处理的NYUv2数据集。 我们从使用预先计算的地面真实法线。 原始的13类NYUv2数据集可以使用定义的分段标签直接下载到。 很抱歉，由于意外的计算机崩溃，我无法提供原始的预处理代码。 更新-2019年6月：我现在发布了具有2、7和19类语义标签（请参阅本文以获取更多详细信息）和（反）深度标签的预处理CityScapes数据集。 下载[256×512个，2.42GB]版本 和[128×2

Arduino红外任务 使用TCRT 5000检测器进行IR检测的示例代码以及“任务计划”的各种选项。 介绍 这些代码组合在一起，以探索使用TCRT 5000检测器的最佳方法。 知识库的Arduino硬件页面上说明了示例用法。 然后，我扩展了代码，以测试几个用于任务调度的替代库。 任务调度代码基于IO_Abstraction和FreeRTOS这两个库之一。 有关这些的信息可从上面的链接获得。 没有安排 有两个示例，其中一个示例带有一个附加的LED以显示输入结果。 TCRT5000_Terry-基本示例TCRT5000_LED-添加外部LED IO_抽象 有两个例子。 TCRT5000_IOAbs_Callback-简单的回调TCRT5000_IOAbs_Cb3-使用类进行回调 第二种方法可以使同一代码中有多个任务。 FreeRTOS 有一个例子。 我将重点放在IO_Abstrac

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RSAS_Task_Tool 绿盟极光远程安全评估系统（RSAS）_Python-GUI_批量添加扫描任务，批量下载扫描报告等一系列动作自动化的工具 0x01简介 Python + pyqt5编写，界面与逻辑分离，采用请求模拟请求的方式实现，非官方数据接口，所有扫描器都能用。 功能 主机扫描（批量） web扫描（批量） 任务扫描管理 任务扫描报告批量下载 0x02使用 安装依赖模块： pip3 install -r req.txt 首次打开软件需要配置扫描器地址和端口，并在当前目录生成对应的扫描模块资产文件夹（Assets_URL和Assets_Host） 运行程序： py main.py 任务界面使用： 扫描任务名称填写： 资产文件夹下txt文件名需即为扫描任务名称 可点击加载目录资产名称按钮直接从对应资产文件夹下加载要扫描txt文件名，方便批量立即扫描 [任务名称|扫描时间] 任

12合1：多任务视觉和语言表示学习 如果使用此代码，请引用以下内容。 代码和预训练模型： @InProceedings{Lu_2020_CVPR, author = {Lu, Jiasen and Goswami, Vedanuj and Rohrbach, Marcus and Parikh, Devi and Lee, Stefan}, title = {12-in-1: Multi-Task Vision and Language Representation Learning}, booktitle = {The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2020} } 和： @inproceedings{lu2019vilber

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ExcelPM：一个用VBA开发的Excel项目管理程序

压缩包内含有该文件所对应的URI，当开发环境没有网络或者远程获取速度过慢时能用到，希望能帮助到有需要的同学。