Win10下Gensim3.8编译包，能大大进步词向量训练速度。
Python3.764位，VS2015编译。
解压后，用pythonsetup.pyinstall命令安装。
多台电脑测试可用。
Python3.764位，VS2015编译。
解压后，用pythonsetup.pyinstall命令安装。
多台电脑测试可用。
2017/3/5 9:42:58
47.11MB
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maven配置阿里云镜像的列表，不只仅只是配置一个public，还有很多其它的仓库镜像配置，可以极大的加速依赖组件的下载速度
2016/4/22 16:15:18
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maven配置阿里云镜像的列表，不只仅只是配置一个public，还有很多其它的仓库镜像配置，可以极大的加速依赖组件的下载速度
2016/4/22 16:15:18
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S型算法中可以自行设定启动频率、加速时间、最高速度、加加速频率等相关参数，其中也包含梯形算法。
在S型算法中使用了一种比DMA传输效率还要高的方式，大大提高了CPU的效率，另外本算法中可以实时获取电机已经运行步数，处理了普通DMA传输在外部产生中断时无法获得已输出PWM波形个数的问题。
S曲线支持非对称加减速，也就是说加速阶段速度和减速阶段可以不同，这就满足了工程应用中需要电机在停止时要有更低速度，以减少停止过冲震动的需求
在S型算法中使用了一种比DMA传输效率还要高的方式，大大提高了CPU的效率，另外本算法中可以实时获取电机已经运行步数，处理了普通DMA传输在外部产生中断时无法获得已输出PWM波形个数的问题。
S曲线支持非对称加减速，也就是说加速阶段速度和减速阶段可以不同，这就满足了工程应用中需要电机在停止时要有更低速度，以减少停止过冲震动的需求
2016/7/8 9:51:22
24.97MB
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主要功能记录行走的步数，行走的时间根据录入的体重，步长可以计算出每天行走的历程，消耗的热量对每天行走的历程进行记录，并给出星级评价软件原理判断人能否处于行走中，主要从以下几个方面判断：人如果走起来了，一般会连续多走几步。
因此，如果没有连续4-5个波动，那么就极大可能是干扰。
人走动的波动，比坐车产生的波动要大，因此可以看波峰波谷的高度，只检测高于某个高度的波峰波谷。
人的反射神经决定了人快速动的极限，怎么都不可能两步之间小于0.2秒，因此间隔小于0.2秒的波峰波谷直接跳过通过重力加速计感应，重力变化的方向，大小。
与正常走路或跑步时的重力变化比对，达到一定相似度时认为是在走路或跑步。
实现起来很简单，只要手机有重力感应器就能实现。
软件记步数的精准度跟用户的补偿以及体重有关，也跟用户设置的传感器的灵敏度有关系，在设置页面可以对相应的参数进行调节。
一旦调节结束，可以重新开始。
手机QQ早就加入了计算步幅功能，还能和好友PK“炫步”。
本项目可以作为一个独立的模块放到合适的项目里面。
因此，如果没有连续4-5个波动，那么就极大可能是干扰。
人走动的波动，比坐车产生的波动要大，因此可以看波峰波谷的高度，只检测高于某个高度的波峰波谷。
人的反射神经决定了人快速动的极限，怎么都不可能两步之间小于0.2秒，因此间隔小于0.2秒的波峰波谷直接跳过通过重力加速计感应，重力变化的方向，大小。
与正常走路或跑步时的重力变化比对，达到一定相似度时认为是在走路或跑步。
实现起来很简单，只要手机有重力感应器就能实现。
软件记步数的精准度跟用户的补偿以及体重有关，也跟用户设置的传感器的灵敏度有关系，在设置页面可以对相应的参数进行调节。
一旦调节结束，可以重新开始。
手机QQ早就加入了计算步幅功能，还能和好友PK“炫步”。
本项目可以作为一个独立的模块放到合适的项目里面。
2018/4/25 2:06:04
3.34MB
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FPGA的CNN网络加速代码，重磅资源，亲侧可用的，讲述了运用HLS写入深度学习CNN的推断部分加速代码，网络通用性高。
2021/5/11 14:45:40
33.8MB
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数据治理是主数据管理(MDM)项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。
在2010到2011年间，全球拥有5000名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为MDM计划提供资助”。
“实现治理，尽早举动”是聪明的企业和解决方案架构师的战斗口号，他们担负着设定其企业数据整合计划的范围和方向的重任。
理解范围、种类和整合挑战本身就极具挑战。
而负责定义和执行MDM计划的业务和IT领导层需要理解和理顺众多的数据治理选项。
通过阅读和应用SunilSoares在这篇不可或缺的企业级数据治理介绍中收集的这些优秀的最佳实践、加速器和模型，解决方案架构师、数据治理主管、MDM计划经理都可以获得通往“实现治理，尽早举动”的捷径
在2010到2011年间，全球拥有5000名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为MDM计划提供资助”。
“实现治理，尽早举动”是聪明的企业和解决方案架构师的战斗口号，他们担负着设定其企业数据整合计划的范围和方向的重任。
理解范围、种类和整合挑战本身就极具挑战。
而负责定义和执行MDM计划的业务和IT领导层需要理解和理顺众多的数据治理选项。
通过阅读和应用SunilSoares在这篇不可或缺的企业级数据治理介绍中收集的这些优秀的最佳实践、加速器和模型，解决方案架构师、数据治理主管、MDM计划经理都可以获得通往“实现治理，尽早举动”的捷径
2020/9/6 15:06:55
3.3MB
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Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，可以加速训练收敛。
但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响精确度的前提下加速预测时间。
但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响精确度的前提下加速预测时间。
2018/10/17 16:11:41
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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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