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生成绘画火炬 根据作者的，对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下，它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型：[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen

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文件包括基于STM32和OLED的FDC2214驱动测试代码，可在OLED上显示FDC2214测得的电容值； 2019年全国大学生电子设计竞赛国一的代码（非最终版-可参考）、报告和作品照片；

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摘要纸张计数显示装置基于 RT-Thread 实时操作系统，硬件平台采用 STM32F407单片机为主控制器，以具有抗电磁干扰（EMI）架构的 FDC2214

生活用纸张强度预测数据集，train.csv 训练数据集，提供原纸的抽检样本检测数据，具体包含原纸的抗张强度数值（预测目标）、与原纸批次关联的质检过程数据（纤维形态数据）和前工序关键参数，该部分数据实际业务场景中以人工记录为主。 paper_machine_data.csv 纸机运行实时参数，用于模型训练时提取特征，可以通过时间信息和训练数据集进行关联

pb自定义纸张不使用dll,很好用。是powerbuilder 9.0的版本。