// 功能描述 : 智能台灯设计与制作 // 说明:智能台灯具有姿势监督、调光、节能、时间提醒等功能 // ---------------------------------------------------------------- 蜂鸣器模块:PB5 LED模块：PC13 OLED 屏幕： GND 电源地 VCC 3.3v电源 D0 PA5（SCL） D1 PA7（SDA） RES PB0 DS、CS——GND 按键模块： KEY1->PB12 KEY2->PB13 KEY3->PB14 KEY4->PB15 光敏电阻:AO->PA1 温湿度模块：DAT->PA11 超声波测距模块：tring->PB11 echo->PB10 DS1302时钟模块：IO->PB7 SCK->PB8 RST->PB9

envi监督分类

在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRobabilistic模型的喷气机”。 在这种方法中，组成射流的粒子动量集合被聚类为神经网络依次检查的二叉树。 训练不受监督且不受限制：网络可以决定数据与所选树形结构几乎没有对应关系。 但是，当存在对应关系时，沿树的网络输出具有直接的物理解释。 瞻博网络模型可以通过统计上的最佳似然比检验执行判别任务，并且它们可以使喷气树中每个分支的辨别力可视化。 此外，瞻博网络模型提供了可以从中得出事件的概率分布，从而提供了数据驱动的蒙特卡洛生成器。 作为第三种应用，瞻博网络模型可以对一个（例如，模拟的）数据集的

wn 监督工具 特征： 可在任何计算机上运行（虽然不记得曾经测试过胜利） 全自动的 你可能想用 展示和讲述 如何... .. 安装 pip3 install pwnpy ...用它 pwnpy -c config.json ..使用无根的WiFi模块 # set capabilities for our python executable setcap cap_net_raw=eip /usr/bin/python3

弱和半监督语义分割的反专业操作归因 输入图像 初始CAM 对抗式攀登的连续地图 针对弱和半监督语义分割的反职业性操纵归因的实现，李贞博，金恩吉和孙大阳，CVPR2021。[] 安装 我们请参考的官方实现。 该存储库已在Ubuntu 18.04上经过测试，并使用Python 3.6，PyTorch 1.4，pydensecrf，scipy，chaniercv，imageio和opencv-python。 用法 步骤1.准备数据集 下载PASCAL VOC 2012基准： 。 步骤2.准备经过预先训练的分类器 本文使用的预训练模型： 。 您还可以根据训练自己的分类器。 步骤3.获得PASCAL VOC train_aug图像的伪地面真伪蒙版并对其进行评估 bash get_mask_quality.sh 步骤4.训练语义分割网络 要训​​练DeepLab-v2，我们参考 。 但是，此仓

半监督学习机制下的说话人辨认算法 半监督学习在入侵检测系统中的应用 半监督学习综述 基于半监督学习的眉毛图像分割方法 基于半监督学习的网络流量分类 基于核策略的半监督学习方法 一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法 有关半监督学习的问题及研究

使用详情见 本人博客【深度学习模型训练】使用DPED DPE模型进行图片增强

二阶梯度matlab代码UntrimmedNet用于动作识别和检测 我们提供了CVPR论文的代码和模型（）： UntrimmedNets for Weakly Supervised Action Recognition and Detection Limin Wang, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, and Luc Van Gool in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 更新 2018年10月16日 释放仅在ActivityNet1.2数据集的训练集中训练的学习模型。 请注意，我们先前发布的ActivityNet模型是在train + val集合上训练的。 2017年9月19日在THUMOS14和ActivityNet1.2数据集上发布学习的模型。 2017年8月20日释放模型原型。 指导 UntrimmedNet的培训包括三个步骤： 步骤1 ：为每个未修剪的视频提取动作建议（或镜头边界）。 我们在ActivityNet（v1.2）上的data/anet

带有元数据的文本的最小监督分类 该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。 安装 为了进行培训，强烈建议您使用GPU。 凯拉斯 该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。 相依性 该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们： pip3 install -r requirements.txt 快速开始 要在我们的论文中再现结果，您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是，由于我们对数据提供者的承诺，因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后，您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。 数据集 文件夹名称 ＃文件 ＃班 类名（该类中的#Repository） bio/ 876 10 序列分析（210），基因组分析（176），基因表达（6