Sharp gradient estimate for heat kernels on metric measure spaces with Ricci curvatuer bounded below
Ricci曲率有下界的度量测度空间上的热核最佳梯度估计，黄嘉成，张会春，本文中,在一般具有广义Ricci 曲率下界的度量测度空间上,一个最优的热核梯度估计被证明,这在光滑流形上也是新的结果。由于文章长度限
2025-06-07 16:13:26
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mobilenet 下载 mobilenet 下载
2023-11-08 11:53:40
8.97MB
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Learning with Kernels - Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond
2023-07-08 00:08:17
39.14MB
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop
Linux下是放在“~/.keras/models/”中
Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中
Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
2023-04-29 13:57:27
77.09MB
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碎纸机
Brokepkg是Linux Kernels 2.6.x / 3.x / 4.x / 5.x和ARM64的LKM rootkit，在内核5.7之后支持，没有kallsyms_lookup_name 。
经过测试
Kali Linux ：5.10.0-kali3-amd64
Linux薄荷：4.19.0-8-amd64
特征
通过发送信号63隐藏/取消隐藏任何进程；
发送信号31（到任何PID）使模块变为（不可见）；
发送信号64（到任何pid）使给定的用户成为root；
以PREFIX开头的文件或目录不可见；
安装
sudo apt install build-essential libncurses-dev linux-headers- $( uname -r )
git clone https://github.com/R3tr074/brokepkg
cd brok
2023-04-09 16:12:10
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keras efficientnet的预训练模型。来自：https://github.com/Callidior/keras-applications/releases/
2023-02-02 19:39:30
42.06MB
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vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop
这是VGG19网络在imagenet数据集上的预训练权重文件，不带连接层。仅仅需要5积分，自行下载提取哦。
2022-05-20 17:06:11
71.05MB
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
这是VGG16网络在imagenet数据集上的预训练权重文件，不带连接层。仅仅需要5积分，自行下载提取哦。
2022-05-12 09:11:49
77.29MB
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权重文件 squeezenet_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels
2022-05-11 21:06:09
4.83MB
1
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels
Linux下是放在“~/.keras/models/”中
Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中
Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
2022-04-27 20:26:30
83.77MB
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