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在车内场景中，广泛的结构（例如车顶，窗户玻璃，行李架等）会影响波的传播。 通过根据相关对象的不同详细程度建立各种车内模型，可以对毫米波通道进行光线跟踪仿真。 通过与延迟和角度域中的特性进行比较，我们确定了最合适的环境模型，该模型可使设计人员获得理想的仿真精度以及网络规划的高效率。

efficiency_densenet_pytorch DenseNets的PyTorch> = 1.0实现，已优化以节省GPU内存。 最近更新 现在可以在PyTorch 1.0上使用！ 它使用检查点功能，使此代码更有效！！！ 动机 虽然DenseNets在深度学习框架中很容易实现，但大多数实现（例如）往往需要大量内存。 特别是，通过批处理规范化和串联操作生成的中间特征图的数量随着网络深度的增加而平方增长。 值得强调的是，这不是DenseNets固有的属性，而是实现的属性。 此实现使用一种新的策略来减少DenseNets的内存消耗。 我们使用来计算Batch Norm和串联特征图。 这些中

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一个简单的类，主要应用一些适中规模数据的快速双向查找，通过key可以快速找到value，通过value可以快速找到key。 典型的空间换时间的小例子，代码简单实用

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Camera 使用renderscript高效转化YUV到RGB，我查了很多代码资料，关于renderscript的使用方法都没太看懂，特别是foreach的使用，以及camera照片需要90度旋转的问题都没有很好的解决。自己摸索了两天终于试了出来，贡献给大家。

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