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火炬平衡批次 pytorch数据集sampler用于始终采样平衡批次。 确保使用的batch_size是类数的整数倍。 例如，如果您的train_dataset有10个类，并且您将batch_size=30与BalancedBatchSampler train_loader = torch . utils . data . DataLoader ( train_dataset , sampler = BalancedBatchSampler ( train_dataset ), batch_size = 30 ) 您将获得一个train_loader ，其中10个类中的每个类的每个元素都有3个样本

战略与平行积分卡strategy and balanced scorecard

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

职业建设是每个工程专业学生中最珍惜的部分。 对于工程专业的毕业生，有必要在其领域内拥有丰富的知识才能被安置在知名公司中。 数据挖掘用于获取知识，查找隐藏信息，并且该系统还将数据挖掘技术应用于学术数据集。 学术数据包括内部（CCET 1，CCET2和CCET3）分数和作业分数。 根据每个学生的分析结果来预测最后一个学期的成绩。 为了提高准确性，该系统引入了重加权增强的增强算法。

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量子聚类算法

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Photonics-based radar with a photonic de-chirp receiver has the advantages of broadband operation and real-time signal processing, but it suffers from interference from image frequencies and other undesired frequency-mixing components, due to single-channel real-valued photonic frequency mixing. In this paper, we propose a photonics-based radar with a photonic frequency-doubling transmitter and a balanced in-phase and quadrature (I/Q) de-chirp receiver. This radar transmits broadband linearly fr