Three-Dimensional Vibration Analysis of Rectangular Thick Plates on Pasternak Foundation with Arbitrary Boundary Conditions

颜色分类leetcode 任意式传输 Arbitrary-Style-Per-Model 快速神经风格迁移方法 描述 使用Encoder-AdaIN-Decoder架构 - 深度卷积神经网络作为风格转移网络 (STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN 使用 MS-COCO 数据集（约 12.6GB）和 WikiArt 数据集（约 36GB）进行训练。 此代码基于 Huang 等人。 (ICCV 2017) 系统总览。 图片来自黄等人。 原纸。 编码器是一个固定的 VGG-19（最多 relu4_1），它在 ImageNet 数据集上进行了预训练以进行图像分类。 我们训练解码器将 AdaIN 输出从特征空间反转回图像空间。 先决条件 (MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 ) 我在tool文件夹中提供了一个转换器。 它可以从火炬模型文件（.t7 格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个 npz 文件中，这样更容易通过 NumPy 处

big.js 一个小型，快速JavaScript库，用于任意精度的十进制算术运算。 产品特点 简单的API 比Java的BigDecimalJavaScript版本更快，更小，更易于使用 缩小只有6 KB 复制JavaScript Numbers的toExponential ， toFixed和toPrecision方法 以可访问的十进制浮点格式存储值 全面的和测试集 没有依赖关系 仅使用ECMAScript 3，因此可在所有浏览器中使用 和。 有关它们之间区别的一些说明，请参见。 安装 该库是单个JavaScript文件big.js或ES模块big.mjs 。 浏览器 将Big添加到全球范围： < script src =' path/to/big.js ' > </ script > ES模块： < script type =' module ' > import Big from './path/to/big.mjs'; 从CDN获取缩小版本： < script src =' https://cdn.jsdelivr.net/npm/big.js@6.0.0/bi

A-ULMPM一种有效模拟固体和流体的任意更新拉格朗日材料点法_A-ULMPM An Arbitrary Updated Lagrangian Material Point Method for Efficient Simulation of Solids and Fluids.pdf

使用任意精度的高级Java BigDecimal数学函数（ pow ， sqrt ， log ， sin ，...）。 另请参阅官方的。 大十进制数学 BigDecimalMath类为以下各项提供了有效且准确的实现： log(BigDecimal, MathContext) exp(BigDecimal, MathContext) pow(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x ^ y sqrt(BigDecimal, MathContext) root(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x的第n个根 sin(BigDecimal, MathContext) cos(BigDecimal, MathContext) tan(BigDecimal, MathContext) asin(BigD

这个ppt是关于在CVPR2019上发表的论文——“Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels”的论文分享讲义，我会按照我制作的ppt中的思路，在博客中，详细分析这篇论文。

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。 详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。 如果最粗糙的量化器是对数的， 渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。 然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。 此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。 渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。 不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。 最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。