LiNeTT 代表 Little Network Toolkit。 它旨在填补缺乏易于使用的社交网络分析工具。 学生和社会科学家可以轻松地描述社交网络，无论是否加权，并获得视觉表示和测量。

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用于Python开发关系图，包很好用，不过数据量多的时候会比较慢

network information theory（网络信息论）第2章课后题答案

IAR for MSP430全称IAR Embedded Workbench for MSP430是一款功能强大的专业集成开发环境，是针对单片机开发用户打造的专业开发工具，软件包括项目管理、配置开发环境、创建编译器、定制具体编程方案等多个实用功能。

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旧照片还原（官方PyTorch实施） | | | | :fire: 使旧照片重现生命，CVPR2020（口服） 通过深潜空间转换恢复旧照片，正在审查PAMI 1 ，2 ，3 ，4 ，2 ，1 ，2 1香港城市大学， 2 Microsoft亚洲研究， 3 Microsoft Cloud AI， 4 USTC 这个项目的笔记 该代码源自我们的研究项目，目的是演示研究思路，因此我们并未从产品角度对其进行优化。 而且，我们将花费时间来解决一些常见问题，例如内存不足问题，分辨率受限，但不会在工程方面涉及太多问题，例如推理速度加快，fastapi部署等。顶一下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。的的的的的的的的话。。。。。。。。。。。

[英语] 这个例子展示了如何训练一个条件生成对抗网络（CGAN）来生成数字图像，这个demo是基于Matlab官方文档Train Conditional Generative Adversarial Network（CGAN）创建的https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html [日本人]在这个demo中，手写数字是由Conditional GAN（Generative Adversarial Network）生成的。可以通过标签信息+图像学习网络，生成图像时添加标签信息，指定要生成的图像的类别。

社区缺乏标准化的基准和度量标准。这一缺陷非常严重，以至于很难对修剪技术进行比较，也很难确定这一领域在过去三十年中取得了多大的进步。为了解决这种情况，我们确定了当前实践中的问题，提出了具体的补救措施，并引入了ShrinkBench，这是一个开源框架，用于促进修剪方法的标准化评估。我们使用收缩台对各种修剪技术进行了比较，结果表明，它的综合评价可以防止在比较修剪方法时常见的缺陷。