5G NR Architecture, Technology, Implementation, and Operation of 3GPP NR Standards.

Understanding Digital Signal Processing, Second Edition（英文版） 对于想学习DSP的朋友来说，非常推荐这本书。内容讲解生动、浅显易懂！

Understanding Digital Signal Processing Second Edition 如假包换

CycleGAN_ssim 该项目是项目的扩展。 实现和训练有素的周期一致剖成对抗性网络（CycleGAN）如在所描述的具有不同的，具体地SSIM损失，损耗L1，L2损失和它们的组合，以产生更好的视觉质量的图像。 图1：CycleGAN工作 对于CycleGAN实现与L1损失是指。 对于官方CycleGAN执行读取。 先决条件 Python 3.3以上 Tensorflow 1.6+ 枕头（PIL） （可选） 用法 训练模型： > python train_cycleGAN_loss.py --data_path monet2photo --input_fname_pattern .jpg --model_dir cycleGAN_model --loss_type l1 data_path：具有trainA和trainB文件夹的目录的路径（具有这些特定名称（trainA，tra

TCP/IP Illustrated, Volume 1, Second Edition, is a detailed and visual guide to today’s TCP/IP protocol suite. Fully updated for the newest innovations, it demonstrates each protocol in action through realistic examples from modern Linux, Windows, and Mac OS environments. There’s no better way to discover why TCP/IP works as it does, how it reacts to common conditions, and how to apply it in your own applications and networks.

tcp/ip illustrated Englist edition

带有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 Packt发布的具有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 这是Packt发布的的代码存储库。 **使用GPU实时处理复杂图像数据的有效技术** 这本书是关于什么的？ 计算机视觉已在各行各业发生了革命性变化，OpenCV是计算机视觉中使用最广泛的工具，它能够以多种编程语言工作。 如今，在计算机视觉中，需要实时处理大图像，这对于OpenCV本身很难处理。 这就是CUDA发挥作用的地方，它使OpenCV可以利用功能强大的NVDIA GPU。 本书详细介绍了将OpenCV与CUDA集成以用于实际应用。 本书涵盖了以下令人兴奋的功能：了解如何从CUDA程序访问GPU设备的属性和功能 了解如何加快搜索和排序算法 检测图像中的线条和圆形等形状 使用算法探索对象跟踪和检测 在Jetson TX1中使用不同的视频分析技术处理视频 从P

产业组织理论(Industrial Organization), 研究市场在不完全竞争条件下的企业行为和市场构造，是微观经济学(个体经济学)中的一个重要分支。 产业组织理论的研究对象就是产业组织。产业组织理论主要是为了解决所谓的"马歇尔冲突"的难题，即产业内企业的规模经济效应与企业之间的竞争活力的冲突。

关于LaTeX的一本比较详尽的参考书，详细介绍了超过200种的Add-on packages以及使用技巧。

人姿势估计opencv 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计 如何使用 使用网络摄像头进行测试 python openpose.py 用图像测试 python openpose.py --input image.jpg 使用--thr增加置信度阈值 python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5 笔记： 我修改了以使用由提供的Tensorflow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 来自OpenCV example的原始openpose.py仅使用超过200MB的Caffe Model ，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改cv.dnn.blobFromImage并使用out = out[:, :19, :, :] cv