Android 蓝牙 A2dp 听歌卡音？audio数据到a2dp通道流程解析----A2dp流控原理（Acl Flow Control），一文搞懂蓝牙卡音问题处理

激光粒度仪使用说明书LISST-200X-Flow-Through-Chamber-Users-Manual_v1_0.pdf

封装基板工艺；FCBGA带core；制造工艺流程

晶圆级封装工艺流程WLCSP-Assembly-Process-Flow

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data, ETA

power-flow-python 用python写的矩阵消去和潮流计算程序 ###运行环境 Ubuntu 12.04 Python 3.4.0 Numpy 1.8.0 Scipy 0.13.3-1 ###程序设计 读取csv文件里的节点参数生成节点导纳矩阵 做三角分解,得到单位上三角矩阵U和对角线矩阵D,两矩阵可以储存在一个因子矩阵内,节省空间 用线性方程的直接解法对节点导纳矩阵求逆,得到节点阻抗矩阵 ###To-do 稀疏矩阵的引入. 实际的潮流计算.

流体包含在一个正方形域中，所有边都具有狄利克雷边界条件，三个静止边和一个移动边（速度与边相切）。 使用涡流函数公式求解盖子驱动的腔体流动。 应用有限差分方法进行离散化。 绘制速度向量、涡度等值线和流函数。 详细解释你的方法并评论结果。

Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting

当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如何的，比如损失值的变化情况，等等。如果能在训练的过程中将一些信息加以记录并可视化得表现出来，是不是对我们探索模型有更深的帮助与理解呢？ Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard，可以帮助我们实现以上功能，它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中，然后在指定的web端可视化地展现这些信息。 1. Tensorboard介绍 1.1 Tensorboa

近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。 总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。 保存checkpoint模型文件（.ckpt） 首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api，tf.train.Saver()来保存和还原一个机器学习模型。 模型保存 使用tf.train.Saver()来保存模型文件非常方便，下面是一个简单的例子： import ten