用于FashionAI关键点检测的卷积姿态机（CPM）和特征金字塔网词（FPN）的Pytorch实现 该代码引用了github上其他人的一些想法，并且基于的纸上。 最终排名是56，得分为6.38％。 对于大一新生来说，这对我来说还不错：)您可以将代码作为基准解决方案。 有一些切实可行的结果，如下所示： 使用ResNet-50的CPM + FPN输出示例 您可以按照以下步骤重现我的结果。 步骤1 相依性 Python 3.5版 脾气暴躁的 大熊猫 火炬 cv2 tqdm Keras（TensorFlow后端） 资料准备 下载并将文件放入以下结构中： 步骤1：确保图像数据和注释位于折叠的“数据”中。数据目录结构如下： DATA_DIR/ |-- test/ | |-- test.csv | |-- Images/ | | |

关键层判别软件与实例

基于DICOM的PACS设计及其关键技术的实现 硕士学位论文 DICOM通讯 数字影像通讯

包括PMBok指南第六版-中文PDF，49个过程组总结，记忆口诀，考试秘笈，PMP考试形式及考题分布，项目思维与管理关键，项目管理中用到的各种表格等。

为了解决日志文件监控的问题， 使用python脚本完成了基于关键字的告警功能 环境 python 2.7 依赖包 time \ traceback \ filelock \ logging 代码如下： #!/bin/python #coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') import re import os from urllib import urlencode import logging import filelock import time import traceback #config

传统移动通信系统在设计之初把安全作为一种独立的技术，依靠“补丁式”“外挂式”，实现无线通信的安全防护。第六代（6G）移动通信系统将基于软件定义切片平台，注重边缘计算，采用人工智能和大数据挖掘等适配不同的应用场景和性能目标，传统的外挂式网络安全机理难以确保6G自身对安全内嵌的需求。提出6G内生安全机理，阐述了6G内生安全的体系结构和关键技术，并且针对6G将采用的新技术中的安全威胁，给出了这些威胁的解决方案，探讨了6G内生安全的挑战和未来研究方向。

802.11n关键技术——信道绑定技术 信道绑定技术 对于无线技术，提高所用频谱的宽度，可以最为直接地提高吞吐。就好比是马路变宽了，车辆的通行能力自然提高。传统802.11a/g使用的频宽是20MHz，而802.11n支持将相邻两个频宽绑定为40MHz来使用，所以可以最直接地提高吞吐。需要注意的是：对于一条空间流，并不是仅仅将吞吐从72.2 Mbps提高到144.4(即72.2×2 )Mbps。对于20MHz频宽，为了减少相邻信道的干扰，在其两侧预留了一小部分的带宽边界。而通过40MHz绑定技术，这些预留的带宽也可以用来通讯，可以将子载体从104(52×2)提高到108。按照72.2*2*108/104进行计算，所得到的吞吐能力达到了150Mbps。

第一个代码“vijay_ti_1”将提取图像中每个关键点的 SIFT 关键点和描述符向量。 对于此代码，只需要一张输入图像，在执行完整的 SIFT 算法后，它将生成关键点、关键点位置及其方向和描述符向量。 第二个代码 'vijay_ti_2' 将首先生成原始图像的关键点，然后要求用户选择是否要增加图像强度或减少它或更改 sigma(scale) 的值或是否要旋转图像。 因此，转换后的图像将作为第二张图像并计算其关键点和描述符。在最后一步，此代码将给出这两个图像之间匹配的关键点数及其在命令窗口中的百分比。

CDMA关键技术是3G的基础。本文从多址技术、RAKE接收机、多用户检测、功率控制、软容量、软切换、地址码的选择、分集技术共八个方面对CDMA中所采取的关键技术进行论述。

流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，