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java并发测试 代码很简单，就是一个test类 原理是这样的 1、定义并发数n 2、创建1、2、3……n个线程，创建后悬停 3、所有线程创建好后，同时执行 好处： 比for循环创建线程后马上执行更能测试并发。 代码说明： 代码的框架已经写好了，只要在代码注释的地方加入自己想要测试的内容就可以了

DeepRL 深度强化学习的框架。 特征： 算法分为模块 易于异步运行的算法 易于添加新算法 依存关系 python3.6 麻木 火炬 健身房 安装 git clone https://github.com/ppaanngggg/DeepRL pip install -e . 模块： 1.代理 DoubleDQNAgent：具有双Q学习功能的基础深度Q学习 通过深度强化学习进行人为控制 双重Q学习的深度强化学习 DDPGAgent：通过深度确定性策略梯度继续控制 具有深度强化学习的连续控制 PPOAgent：通过近端策略优化继续控制 近端策略优化算法 2.重播 重播：基本重播，从池中随机选择并删除最旧的一个 通过深度强化学习进行人为控制 ReservoirReplay：从池中随机选择一个，然后随机删除一个，用于NFSPAgent的策略网络 在不完全信息游戏中通过自我玩法进行深度强化

具有的Web框架 的发音-fra-pay 全栈Web应用程序框架，在服务器端使用Python和MariaDB以及紧密集成的客户端库。 专为 目录 安装 贡献 网站 有关详细信息和文档，请访问网站 执照 该存储库已根据。

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GPS转换 描述 这是一个基于在ROS Kinetics，Ubuntu 16.04上测试的ROS的软件包。 输入GPS姿态信息（ geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped ）。 相依性 本征3 路线图 阅读外部姿势信息 转换为相机框架姿势 发布新的相机框架姿势主题 发布相应的TF

SfM学习者 该代码库实现了本文所述的系统： 通过视频无监督地学习深度和自我运动 ，，， 在CVPR 2017（口头）中。 有关更多详细信息，请参见。 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该代码库是使用Tensorflow 1.0，CUDA 8.0和Ubuntu 16.04开发和测试的。 运行单视图深度演示 我们提供了用于运行我们的单视图深度预测模型的演示代码。 首先，通过运行以下命令下载预训练的模型 bash ./models/download_depth_model.sh 然后，您可以使用提供的ipython-notebook demo.ipynb来运行演示。 准备训练数据 为

统一 与旧版本（0.9.4）不兼容 提供一个轻量实用的资源和文件访问层，简化资源热更新项目的开发流程。开发过程中可以使用编辑器模式直接访问工程内部的任意资源，并在发布时无缝切换到通过AssetBundle访问资源。配置文件与脚本代码独立压缩打包，运行期直接重新压缩包访问文件，并且不受Unity文件命名限制的限制。 目标特性 资源管理 初步加载资源/场景 自动管理资源加载/卸载 自动管理资源更新 资源对象池 下载 按优先级下载资源 断点续传 多下载源重试 支持边玩边下 临时时自动后台下载 打包 可视化打包管理 按条件分包 按资源数量分包 根据资源访问分析自动配置首包 资源包加密 冗余资源报告 进

用于自动调制识别的时空多通道学习框架 作者：徐嘉朗（电子邮件： ）、、杰拉德·帕尔、罗杨。 论文“的”的官方实现。 该存储库包含论文中的 MCLDNN 实现和数据集。 介绍 自动调制识别 (AMR) 在现代通信系统中起着至关重要的作用。 我们提出了一种新颖的三流深度学习框架，以从调制数据的单个和组合同相/正交 (I/Q) 符号中提取特征。 所提出的框架集成了一维 (1D) 卷积、二维 (2D) 卷积和长短期记忆 (LSTM) 层，以从时间和空间的角度更有效地提取特征。 在基准数据集上的实验表明，所提出的框架具有高效的收敛速度并提高了识别精度，特别是对于由 16 正交幅度调制 (16-QAM) 和 64-QAM 等高维方案调制的信号。 引文 如果这项工作对您的研究有用，请考虑引用： @ARTICLE{9106397, author={J. {Xu} and C. {Luo} an