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PrettyRuler 一个漂亮的横向刻度尺自定义控件，用CAShapeLayer实现高效GPU渲染，没有用一张图片！ 控件两边添加渐变透明效果，看起来更加自然。使用方法具体看demo，简单易懂，几句代码搞定，但是该自定义控件只支持代码方式创建。 说明 iOS7 +，刻度选择支持选择0值，为最小模式，不能选择0值时候，为正常模式，具体请看最下面效果图。 支持pod安装 pod 'PrettyRuler', '~> 2.1.1' 用法 拖拽class文件夹到你的项目 在你的控制器里导入 TXHRrettyRuler.h 类 类似以下这段代码 TXHRrettyRuler *ruler = [[TXHRrettyRuler alloc] initWithFrame:CGRectMake(20, 220, [UIScreen mainScreen].bounds.size.width - 20

基于GPU的高效并行l_1最小化算法.pdf

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功耗模型是开展功耗攻击研究的理论和实验基础。在已有的文献基础上提出了一种新的功耗模型，并应用在功耗攻击仿真实验中。实验证明能够节省仿真时间和运算资源。

约洛夫5 由TensorFlow2实现的YoloV5，支持培训，评估和推断。 目前尚不完善的项目，但我会继续改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 任何贡献都受到高度欢迎 主要特征 纯tensorflow2最小Yolov5 yaml文件配置模型 定制数据培训 镶嵌数据扩充 通过锚的iou或wh比编码标签 阳性样本增加 多GPU训练 详细的代码注释 充满弊端，还有巨大的改进空间 用法 克隆和安装要求 $ git clone git@github.com:LongxingTan/Yolov5.git $ cd Yolov5/ $ pip install -r requirements.txt 下载VOC $ bash data/scripts/get_voc.sh $ cd yolo $ python dataset/prepare_data.py 火车 $ python

《More Effective C++:35个改善编程与设计的有效方法(中文版)》内容简介：继Effective C++之后，Scott Meyers于1996推出这本《More Effective C++(35个改善编程与设计的有效方法)》“续集”。条款变得比较少，页数倒是多了一些，原因是这次选材比“第一集”更高阶，尤其是第5章。Meyers将此章命名为技术（techniques），并明白告诉你，其中都是一些patterns，例如virtual constructors，smart pointers，reference counting，proxy classes，double dispatching……这一章的每个条款篇幅都达15-30 页之多，实在让人有“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”之叹。

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火灾逃生教育具有重要的现实意义，但实际面向公众的火灾逃生演练花费巨大。本文利用虚拟现实技术，从火灾本身的自然、物理属性出发，结合疏散人员特征，利用蚁群算法规划设计逃生疏散路径，构建面向校园人员特征的火灾逃生路径模型。