用于图像分类的 ResNet-50 模型架构及权重文件，使用 Caffe 进行预训练模型执行图像分类，可用于 OpenCV 图像分类计算机视觉项目，包含使用示例。
2022-04-29 17:12:13
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Tensorflow v2 双向LSTM完整模型
具有输入和输出
包括训练、预测、精度评估
具有三种模型精度评价指标
双向LSTM具有更强的稳定性、可靠性和精度
2022-04-06 03:10:19
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本文档介绍了Simulink搭建模型架构时应该遵循的一些准则，或者标准。方便架构设计和维护，以及代码自动生成
2022-02-28 13:58:35
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该项目有两部分：
1.预处理：
预处理脚本使用小波变换对EEG信号进行去噪，降低采样频率并将10分钟片段分成15个时间序列。项目的这部分是用MATLAB编写的。该脚本位于source/Preprocessing/Preprocess_data.m下。
2.CNN+LSTM：预处理完成后，将使用此数据训练CNN+LSTM模型。
架构如下图所示：
source/DataGenerator.py脚本是一个自定义类，用于将数据批量加载到内存中，而不是一次加载整个数据集。有关该类的更多信息，请参阅脚本中的注释。
2022-01-06 18:07:17
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所有的系统都可以使用Simulink或Stateflow进行建模。如果使用Stateflow进行建模，Simulink仅仅作为信号的输入输出和仿真，在Stateflow中可以使用多种公式和方法来替代simulink进行处理。如果只用Simulink，可以通过使用Switch-Case块的方法来替代Stateflow实现复杂的状态变量。因此，使用Simulink或Stateflow对于特定部分的建模，是主观依据开发人员对于哪种表达方法更为理解。应该根据整体的团队水平来实现如上选择和建模。在大多数情况下，Stateflow的RAM效率要比Simulink差。因此，Simulink在使用简单公式的计
2021-12-28 08:13:57
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我们在上博文“运维工程师必备之负载均衡集群及LVS详解”中详细介绍了负载均衡和集群的基本理论和类别，此处不在详细介绍，在本篇博文中则主要以LB负载均衡集群的类别：NAT和DR模型的web网络架构进行实例介绍，以便我们进一步了解负载均衡集群的理论架构和应用场景！NAT模型:地址转换类型，主要是做地址转换，类似于iptables的DNAT类型，它通过多目标地址转换，来实现负载均衡，一个Director最多负载提供10个RealServer主机1、LVS上面需要双网卡：DIP和VIP2、内网的RealServer主机的IP必须和DIP在同一个网络中，并且要求其网关都需要指向DIP的地址3、RIP都是
2021-03-03 17:08:45
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