LMSImagine.LabAM：ESimREVlO是比利时LMS公司于2010年11月推出,的最新版本，提供了一个系统工程设计的完整平台。
用户在这个单一平台,上可以建立复杂的多学科领域的系统模型，并在此基础上进行仿真计算和,深入分析。
付永领、齐海涛编著的《LMSImagine.LabAMESim系统建模和,仿真实例教程》以“实例教程”的方式介绍了AMESim在UNIX工作站和个人,计算机上的使用方法。
全书共10章，主要内容包括初级实例、高级实例分,析，高级特点，如批处理运行和线性分析、超级元件工具、脚本工具和活,性指数工具的应用，与其他应用程序的接口技术，以及系统设计优化分析,工具等。
本书本着实用的原则，内容由浅入深，讲解循序渐进，力求使初,学者真正学会使用AMESim。
,《LMSImagine.LabAMESim系统建模和仿真实例教程》适用于所有使,用和需要使用AMESim的读者，包括科学研究和工程技术人员以及理工类本,专科院校的学生等。
用户在这个单一平台,上可以建立复杂的多学科领域的系统模型，并在此基础上进行仿真计算和,深入分析。
付永领、齐海涛编著的《LMSImagine.LabAMESim系统建模和,仿真实例教程》以“实例教程”的方式介绍了AMESim在UNIX工作站和个人,计算机上的使用方法。
全书共10章，主要内容包括初级实例、高级实例分,析，高级特点，如批处理运行和线性分析、超级元件工具、脚本工具和活,性指数工具的应用，与其他应用程序的接口技术，以及系统设计优化分析,工具等。
本书本着实用的原则，内容由浅入深，讲解循序渐进，力求使初,学者真正学会使用AMESim。
,《LMSImagine.LabAMESim系统建模和仿真实例教程》适用于所有使,用和需要使用AMESim的读者，包括科学研究和工程技术人员以及理工类本,专科院校的学生等。
2023/8/18 2:04:05
27.14MB
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openpose1.5.1（2019年）中训练好的身体数据。
openpose中的批处理文件下载速度极慢，且容易中断。
下载后将此文件解压放在openpose根目录下的\models\pose\body_25文件夹中。
openpose中的批处理文件下载速度极慢，且容易中断。
下载后将此文件解压放在openpose根目录下的\models\pose\body_25文件夹中。
2023/8/16 21:10:56
93.67MB
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bat批处理脚本语法教程(超经典)一、基础语法：二、参数：三、批处理基本命令四、其它命令五、字符串处理六、注册表操作七、系统服务八、setlocal与变量延迟九、文件处理十、实践实例（1,2,3）
2023/8/6 22:40:31
43KB
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编写并调试一个综合使用作业调度和进程调度模拟的作业调度程序，采用“简单时间片轮转法”调度算法为多道批处理系统设计一个作业调度程序。
（１）、编写并调试一个多道批处理系统设计一个作业调度程序（２）、作业调度算法：先来先服务。
进程调度算法：时间片轮转法。
（３）、由于在多道批处理系统中，内存中有多道作业等待运行，占有计算机的地切资源直到作业完成为止，因此调度作业时需要考虑它所需要的资源时否得到满足，它所占用的CPU时限问题。
（4）、对每种调度算法都要求打印每个作业的开始运行时刻，完成时刻，周转时间，带权周转时间，以及这组作业的平均周转时间及平均带权周转时间。
（１）、编写并调试一个多道批处理系统设计一个作业调度程序（２）、作业调度算法：先来先服务。
进程调度算法：时间片轮转法。
（３）、由于在多道批处理系统中，内存中有多道作业等待运行，占有计算机的地切资源直到作业完成为止，因此调度作业时需要考虑它所需要的资源时否得到满足，它所占用的CPU时限问题。
（4）、对每种调度算法都要求打印每个作业的开始运行时刻，完成时刻，周转时间，带权周转时间，以及这组作业的平均周转时间及平均带权周转时间。
2023/8/4 16:18:35
1.89MB
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培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
2023/7/28 19:18:56
437KB
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MLManagerPro是可自定义的APK管理器，适用于具有Root访问权限的Android：提取任何已安装的应用程序，将其标记为收藏，轻松共享.apk文件以及更多其他功能。
功能：•提取所有已安装和系统的应用程序并将其另存为APK。
•批处理模式可同时提取多个APK。
•使用其他应用程序共享任何APK：电报，Dropbox，电子邮件等。
•通过将它们标记为收藏来组织应用程序，并更轻松地访问它们。
•将最新的APK上传到APKMirror。
•卸载任何已安装的应用程序。
•设置中可用的自定义设置，包括深色模式，自定义主要颜色等。
•不需要根访问权限。
功能：•提取所有已安装和系统的应用程序并将其另存为APK。
•批处理模式可同时提取多个APK。
•使用其他应用程序共享任何APK：电报，Dropbox，电子邮件等。
•通过将它们标记为收藏来组织应用程序，并更轻松地访问它们。
•将最新的APK上传到APKMirror。
•卸载任何已安装的应用程序。
•设置中可用的自定义设置，包括深色模式，自定义主要颜色等。
•不需要根访问权限。
2023/7/27 3:18:21
4.32MB
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流式计算主要针对unboundeddata（无界数据流）进行实时的计算，将计算结果快速的输出或者修正。
这部分将分为三个小节来介绍。
第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到现在比较成熟的流计算；
第二，为大家简单对比下批处理和流处理的区别；
第三，介绍流式计算里面的关键问题，这是每个优秀的流式计算引擎所必须面临的问题。
上图是2003年到2018年大数据系统的发展史，看看是怎么一步步走到流式计算的。
2003年，Google的MapReduce横空出世，通过经典的Map&Reduce定义和系统容错等保障来方便处理各种大数据。
很快就到了Hadoop，被认为是开源版的MapReduce，带动了整个ap
这部分将分为三个小节来介绍。
第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到现在比较成熟的流计算；
第二，为大家简单对比下批处理和流处理的区别；
第三，介绍流式计算里面的关键问题，这是每个优秀的流式计算引擎所必须面临的问题。
上图是2003年到2018年大数据系统的发展史，看看是怎么一步步走到流式计算的。
2003年，Google的MapReduce横空出世，通过经典的Map&Reduce定义和系统容错等保障来方便处理各种大数据。
很快就到了Hadoop，被认为是开源版的MapReduce，带动了整个ap
2023/7/16 22:52:42
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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