关于计算机网络部分，尤其是路由部分，协议一般有语法，语义，规则。
这里是关于对RIP路由协议的一些用法总结。
软件鄙人是用的思科，是丛老师那里拷贝过来的，相信对大家也能有所协助。
如有其他需要和协助，私信我就可以了，每周六都会上线。
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软件鄙人是用的思科，是丛老师那里拷贝过来的，相信对大家也能有所协助。
如有其他需要和协助，私信我就可以了，每周六都会上线。
2021/10/10 18:14:06
1.2MB
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可用于语义聚合义务中的文本编码器，它将句子和段落映射到768维密集向量空间，是sentence_transformers库的模型之一，官网下载速度缓慢，容易被墙，下载解压后，可以参考此文章进行模型本地加载https://blog.csdn.net/weixin_43721000/article/details/125507996
2016/6/17 16:49:17
389.43MB
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代码包括遥感影像的单图裁剪、批量裁剪；
训练集、验证集和测试集的切分；
目标检测和语义分割影像的数据增强；
32/16位深度转8位深度。
1、主要用于深度学习领域的遥感影像数据处理，主要针对输入数据为tif，转为jpg、png格式，并将数据裁剪为网络可以训练的大小，可以手动调理裁剪步长（即有重叠或无重叠），可以对单张图像进行裁剪，也可对文件夹内的所有图片进行裁剪。
2、可以根据想要划分的训练集、验证集和测试集的比例进行划分，如9:1:1.3、本代码还提供了用于目标检测和语义分割任务的数据的增强，主要包括仿射变换、平移翻转等。
4、此外，代码还针对遥感影像位深度32或者16的转为8位的操作。
本代码可修改性强，为方便理解，每部分代码都进行的标注。
本文件共包含10个python文件。
训练集、验证集和测试集的切分；
目标检测和语义分割影像的数据增强；
32/16位深度转8位深度。
1、主要用于深度学习领域的遥感影像数据处理，主要针对输入数据为tif，转为jpg、png格式，并将数据裁剪为网络可以训练的大小，可以手动调理裁剪步长（即有重叠或无重叠），可以对单张图像进行裁剪，也可对文件夹内的所有图片进行裁剪。
2、可以根据想要划分的训练集、验证集和测试集的比例进行划分，如9:1:1.3、本代码还提供了用于目标检测和语义分割任务的数据的增强，主要包括仿射变换、平移翻转等。
4、此外，代码还针对遥感影像位深度32或者16的转为8位的操作。
本代码可修改性强，为方便理解，每部分代码都进行的标注。
本文件共包含10个python文件。
2017/6/9 19:21:55
24KB
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这项工作基于我们的arXiv技术报告，该报告将出现在CVPR2017中。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。
2018/9/6 6:44:53
491KB
1
更新2021/03/27:（1）发布语义分割的预训练模型，其中PointNet++可以达到53.5%的mIoU。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。
2021/5/22 10:51:13
130.98MB
1
本资源是斯坦福ML公开课笔记的13-15部分。
次要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。
欢迎下载
次要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。
欢迎下载
2015/6/26 19:42:55
1.33MB
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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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