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信息处理技术员上机考试考生操作须知-上机考试
注意
事项.docx
信息处理技术员上机考试考生操作须知-上机考试
注意
事项
2022-10-24 18:04:06
153KB
信息处理技术员上机考试考生操作须
1
PHP网站安装程序制作的原理、步骤、
注意
事项和示例代码
1.制作PHP安装程序的原理 其实PHP程序的安装原理无非就是将数据库结构和内容导入到相应的数据库中,从这个过程中重新配置连接数据库的参数和文件,为了保证不被别人恶意使用安装文件,当安装完成后需要修改安装文件。 2. 制作PHP安装程序的步骤 step1 检查目录或文件的权限 step2 修改或填加配置文件 step3 检查配置文件正确性 step4 导入数据库 step5 锁定或删除安装文件 3.制作安装用到的PHP函数 检查文件是否可写,返回布尔值:is_writable(“data/config.php”); 检查文件是否可读,返回布尔值:is_readable(“data/config
2022-10-17 15:46:02
54KB
安装
示例
程序
1
PhotoshopCS3的安装步骤及
注意
事项-附件资源
PhotoshopCS3的安装步骤及
注意
事项-附件资源
2022-10-13 21:05:04
106B
1
Python-人脸
注意
网络的Pytorch实现
Pytorch implementation of face attention network
2022-10-10 20:28:31
1MB
Python开发-机器学习
1
紫外可见分光光度计操作步骤及
注意
事项简介.doc
紫外可见分光光度计操作步骤及
注意
事项简介doc,紫外可见分光光度计操作步骤及
注意
事项简介
2022-10-08 16:02:35
22KB
综合资料
1
U-GAT-IT的官方PyTorch实施:具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成
注意
网络-Python开发
U-GAT-IT的官方PyTorch实施:带有自适应层实例规范化的无监督生成
注意
网络,用于图像到图像的转换U-GAT-IT —官方PyTorch实施:具有自适应的层实例化规范化的无监督生成
注意
网络,用于图像图像翻译论文| 正式的Tensorflow代码本文的结果来自Tensorflow代码U-GAT-IT:具有自适应层实例规范化的无监督生成
注意
网络,用于图像到图像的翻译摘要:我们提出了一种新的方法,用于无监督的图像到图像的翻译,其中包含一个新的atte
2022-10-07 21:07:39
4.3MB
Python
Deep
Learning
1
FPGA设计管脚分配
注意
点
一点点总结,也许有意外发下啊,随便看看吧
2022-10-05 17:15:55
80KB
FPGA
1
App隐私合规
注意
事项和相关材料
App隐私合规检测标准 阿里安全合规方案.pdf 《信息安全技术+个人信息安全规范》.pdf 2021企业个人信息合规思路与实践报告.pdf App隐私合规解读与常见问题分析 .pdf 移动互联网应用程序(App)个人信息保护常见问题及处置指南.pdf 移动应用(APP)个人信息保护标准解读-164检测解读-捷兴信源V1.1.pptx 移动互联网应用程序(App)系统权限申请使用指南.pdf 消息push规范.doc
2022-09-19 14:02:00
25.77MB
隐私合规
合规检测
1
Mac声卡和显卡驱动,
注意
: 低版本中才有效!! 希望对大家有用!!
EnsoniqAudioPCI.mpkg.7z EnsoniqAudioPCI_2.mpkg.rar VMsvga2_v1.2.3.rar 以上是我找到的驱动, 测试macOS.Catalina.10.15.5.01中无效. 所以少点积分, 供大家使用在低版本中. 看到其它小伙伴50积分一个驱动, 过分了, 这里两个声卡驱动和一个显卡驱动一次打包, 省的其它需要的小伙伴多耗费积分还不一定有用!!
2022-09-15 09:02:45
421KB
Mac
Mac声卡驱动
Mac显卡驱动
Mac驱动
1
One-Shot-Object-Detection:Pytorch中具有共同
注意
和共同激励的单发目标检测的实现
具有共同
注意
和共同激励的一站式目标检测 介绍 谢婷一,罗以晨,陈焕宗,刘廷- 神经信息处理系统(NeurIPS),2019年, 该项目是One-Shot Object Detection的纯pytorch实现。 大多数代码是从。 我们正在做和将要做的 支持tensorboardX 上载ImageNet预训练模型。 提供参考图片。 提供检查点模型。 训练PASCAL_VOC数据集 准备 首先,克隆代码 git clone https://github.com/timy90022/One-Shot-Object-Detection.git 1.先决条件 Ubuntu 16.04 Python或3.6 火炬1.0 2.数据准备 可可:也请按照中的说明准备数据。 请参阅此存储库中提供的脚本。 3.预训练模型 我们在实验中使用ResNet50作为预训练模型。 通过排除所有与COCO
2022-09-15 08:16:59
1.59MB
pytorch
object-detection
one-shot-learning
one-shot-object-detection
1
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