Vue-metamask 使用Vue测试Metamask的状态 演示版 MetaMask将引入可选的“隐私模式”,该模式要求dapp要求获得查看用户帐户的权限。 Dapps应该更新其代码以支持此功能,以后将默认启用该功能。 NPM安装 npm i vue-metamask -S 然后导入: [removed] import VueMetamask from 'vue-metamask'; export default { components: { VueMetamask, }, data(){ return { msg: "This is demo net work" } }, met
2021-07-10 16:16:26 18.66MB vue network ethereum web3
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考虑时间窗约束的网络设计问题
2021-07-09 21:01:43 1.86MB 最优化 运筹学 网络设计
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SampleNet:可微分的点云采样 由特拉维夫大学的Itai Lang,Asaf Manor和Shai Avidan创建。 介绍 这项工作基于我们的。请阅读它以获取更多信息。也欢迎您观看CVPR 2020的。 直接在点云上工作的任务越来越多。随着点云大小的增加,这些任务的计算需求也随之增加。一个可能的解决方案是首先对点云进行采样。经典采样方法(例如,最远点采样(FPS))不考虑下游任务。最近的一项工作表明,学习针对特定任务的采样可以显着改善结果。但是,提出的技术并未处理采样操作的不可微性,而是提供了一种解决方法。 我们为点云采样引入了一种新颖的微分松弛。我们的方法采用了一种软投影操作,该操作将采样点近似为主要输入云中的混合点。近似值由温度参数控制,并在温度变为零时收敛到常规采样。在训练过程中,我们使用投影损耗来鼓励温度下降,从而使每个采样点都靠近输入点之一。 这种近似方案可在各种应用(例
2021-07-08 23:36:11 1.12MB deep-learning neural-network point-cloud pytorch
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网络编程的一些实例,对初学者是不错的学习资料。 好不容易在找到的,给大家分享一下。
2021-07-08 16:56:57 52KB vxworks 网络 network
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Manning.Grokking.Deep.Reinforcement.Learning.无水印版pdf
2021-07-08 09:09:33 72.5MB computerscience artificial neural network
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网络控制 控制复杂网络 - Barabasi 算法的实现
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【中文版】architectural styles and the design of network-based software architectures
2021-07-07 16:49:42 760KB rest 架构
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网络团队课程资料库 此页面每次都会被引用,因此请将其添加到您的书签中。 其他资源可以在资源目录下找到。 课程资料 第一学期课程 5/13 第一讲 5/20 第二讲 5/27 第三讲 6/3 第四讲 6/10 第五讲 6/17 第六讲 6/24 第七讲问卷 7/1 进行了第 8 次课程材料问卷调查 7/8 第九讲材料问卷 7/15 第 10 课材料没有问卷 7/22 第十一课教材无问卷 迟到的课程 10/07 第一期课程资料 10/14 第二课材料代码 10/21 第三课材料代码 mm / dd Phantom 4th course 12/16 第五课教材
2021-07-06 21:03:08 84KB JavaScript
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Cryptography and Network Security Principles and Practice 5th 完整解答 By William Stallings
2021-07-06 19:25:45 2.72MB Cryptography Security manual solution
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