针对HEVC帧内编码中递归式四叉树编码单元（Coding Unit，CU）划分引起的高计算复杂度问题，提出了基于随机森林分类（Random Forest Classifier，RFC）的CU快速划分算法。该算法包括模型离线训练和CU快速编码算法两部分。在模型离线训练中，将CU最佳划分结果（ 1，－1）作为分类标签，将当前CU的对比度、逆差矩和熵信息作为特征属性，训练RFC模型。在编码时，提取当前CU的特征属性值，利用训练好的RFC模型快速预测当前CU的划分结果。实验结果表明，该算法与HEVC的标准算法相比，在保证编码质量的前提下，平均可以节约45.18%的编码时间。

前言 刚开始接触STM32时，是使用MDK环境，用STD库学习的。后来不想用D版了，就改用EmBitz环境来了，EmBitz在使用时，库文件是自动复制的，不需要手工整理了，比较方便。但这个EmBitz在版本已经很老了，有几年没有更新了。最近发现STM官方的STM32CubeIDE不错，于是开始学习这个环境。软件操作很快就可以上手，但难点在于以前都是用STD库，没有学过HAL库，所以所有硬件操作对于我来说都是全新的方法，需要摸索。现在有些时间，就把学习过程记录一下，希望能帮到和我一样准备转换开发环境或者刚开始学习HAL库的朋友。 实验简介 实验使用某宝最常见的stm32f103c8t6小板，用定

db2jcc_license_cu.jar包/ db2java.jar包/ db2jcc.jar包

GNSS_ViewerV2-CustomerRelease-2.0.013.exe

Final Exercise: Accelerate and Optimize an N-Body Simulator,只上传题目,实现请自己实现

1、一次二次多项式拟合 一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。 2、指数幂数拟合curve_fit 使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下： from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c xdata = np.linspace(0, 4, 50) y = func(xd

在行为VHDL中描述支持以下MIPS ISA子集（即11条指令）的MIPS控制单元（CU） a) 7 Arithmetic/Logical instructions: add, sub, and, or, nor, slt, addi b) 2 Memory reference: lw, sw c) 2 Control transfer: beq, j 所需的MIPS CU的功能，接口和结构如图1所示。CU具有以下接口： • Generics - Instruction width (n_bits_instr = instr_mem_width with default value of 32) - Location of the operation (OP) code least significant bit in the instruction (opcode_start with default value of 26) - Location of the operation (OP) code most significant bit in the instruction (opcode_end with default value of 31) - Location of the function (funct) code least significant bit in the instruction (funct_start with default value of 0) - Location of the function (funct) code most significant bit in the instruction (funct_end with default value of 5) - Total number of supported ALU operations/functions (n_functions_alu with default value of 16) • Inputs - Instruction fetched (Instr -> n_bits_instr bits) • Outputs - Register destination (RegDst -> 1 bit) - Register write enable (RegWrite -> 1 bit) - ALU source (ALUSrc -> 1 bit) - ALU control (ALUControl -> [log2 (n_functions_alu)] bits) - Memory write enable (MemWrite -> 1 bit) - Memory read enable (MemRead -> 1 bit) - Memory to register (MemToReg -> 1 bit) - Conditional branch on equal (BEQ -> 1 bit) - Unconditional branch (J -> 1 bit) • In Vivado - Create a blank project - Add design and simulation source files - Run behavioral simulation - Your waveform configuration should be identical to the provided waveform snapshot, see Figure 2.

具有均匀长程有序结构的纳米结构对于高质量表面增强拉曼散射(SERS)光谱的性能标准化至关重要。本文描述了金修饰的铜(金@铜)纳米阵列的制备和SERS性质。首次在绝缘基底上通过原位电化学组装合成了具有均匀长程有序结构的铜纳米阵列。铜纳米阵列可以达到厘米大小，具有严格周期性的纳米微结构，有利于SERS衬底的生产和性能标准化。然后在没有任何封端剂的情况下，通过电化学反应将金纳米粒子修饰在铜纳米阵列上。所获得的金@铜纳米阵列对4-巯基吡啶表现出优异的SERS活性，灵敏度极限低至108M。因此，这种简易的方法为基于纳米有序阵列的SERS基底的制备提供了一个有用的平台。

libcurl同时也支持HTTPS认证、HTTP POST、HTTP PUT、 FTP 上传(这个也能通过PHP的FTP扩展完成)、HTTP 基于表单的上传、代理、cookies和用户名+密码的认证。 php的curl真的是相当好用，网上一搜索相关文章都是关于curl模拟登陆的，很少人提供模拟discuz发贴的源码。 复制代码 代码如下: <?php $discuz_url = ‘http://127.0.0.1/discuz/’;//论坛地址 $login_url = $discuz_url .’logging.php?action=login’;//登录页地址 $post_fields =

简介 由于PyTorch在中国大陆的安装包下载十分缓慢，导致很多在线安装方法难以实现。故对Pytorch在windows下的安装方法做一个简单说明，希望能够帮助到更多的朋友。有任何问题，可以联系我。解决方法是：先将安装包下载到本地，再用pip install安装。 本机配置 系统配置 Windows Anaconda 环境 Python 3.7 CUDA内核显卡 NVIDIA Quadro P4000 1、进入Pytorch官网https://pytorch.org/ 看到该部分类容后，根据自己的电脑配置，选择相应的选项。 Package 建议使用pip，这样才会提供Run this Co