2.所用到的设备清单）1.完成了pynq.io上QNN和BNN项目的重建与源代码学习3.在Pythonnotebook中完成了零碎控制程

数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分

matlab插值代码解释FSRCNN由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率卷积神经网络》（CVPR2016）论文。
依存关系Matlab2016火炬1.0.0解释论文作者url：提供的一些Matlab代码。
使用两种语言进行项目的次要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。
概述网络概述和与SRCNN的比较：用法使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。
使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。
使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。
乘坐train.py火车：pythontrain.py将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。
（weights.pkl-＞weights.mat）pythonconvert.py使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。
结果使用./model/weights.mat可以得到结果：Set5平均：重建PSNR=32.52dBVS双三次PSNR

网络安全重保应急方案(重要时期安全保障)1、重保团队的组建2、专业的产品和服务3、全面的应急预案本次演练以业务系统遭受外部攻击，服务器沦陷，从而导致系统被破坏为背景。
主要模拟事件发现与评估、启动响应、信息通报、应急处置、问题根除、恢复重建、调查和持续改进全过程。
演练目标应急检验：通过开展应急演练，检验一旦发生危害事件时，提升部门的应急能力和响应速度。
完善准备：通过开展应急演练，检查应对应急事件所需应急队伍、装备、技术等方面的准备情况。
锻炼队伍：增强演练组织、队伍和人员对应急预案的熟悉程度，提高应急处置能力。
磨合机制：通过开展应急演练，进一步明确相关单位和人员的职责任务、理顺工作关系，完善应急机制。
安全宣贯：普及应急知识，宣贯应急意识，提高员工防备意识和遇到主机入侵事件的应对能力。
19---》22

放一个网络安全应急演练方案的模板，框架有了,大家根据自己需求做点调整。
演练说明演练场景本次演练以业务系统遭受外部攻击，服务器沦陷，从而导致系统被破坏为背景。
主要模拟事件发现与评估、启动响应、信息通报、应急处置、问题根除、恢复重建、调查和持续改进全过程。
演练时间20XX/XX/XX-20XX/XX/XX演练范围涉及业务系统如下：1、A：xxx5、B：xxx6、C：xxx演练目标应急检验：通过开展应急演练，检验一旦发生危害事件时，提升部门的应急能力和响应速度。
完善准备：通过开展应急演练，检查应对应急事件所需应急队伍、装备、技术等方面的准备情况。
锻炼队伍：增强演练组织、队伍和人员对应急预案的熟悉程度，提高应急处置能力。
磨合机制：通过开展应急演练，进一步明确相关单位和人员的职责任务、理顺工作关系，完善应急机制。
安全宣贯：普及应急知识，宣贯应急意识，提高员工防备意识和遇到主机入侵事件的应对能力。
演练组织组长：安全室管理员副组长：各部室安全管理员csdn渗透测试教程git/awake1t/Hac.

求土堆的体积一位知友春节前请教的问题，年后抽个时间帮忙回答。
问题很简单，平地上一堆土，重建出来了点云。
现在需要计算土的体积。
先安装依赖库：pip3install--usernumpyopen3dshaplytrimesh然后cd到Python目录直接运行：python3CalcVolume.py即可。
思路比较简单：人手工选择四个点，来框定土堆的位置。
在实际问题中，选择这个范围通常是可行的。
在选择的平面四个点上建立坐标系，然后将所有的点转换到坐标系内。
泊松重建，来获得表面的网格三角形。
把每个三角形到地面的体积累加起来。
代码功能可以再优化很多。
另外精度应该可以满足一些要求。
如果需要再高精度的要求，改进３和４。

超分辨率修复或重建常用数据集，General-100数据集包含100个bmp格式的图像（无紧缩），非常适合超分辨率训练（Dong，Chao和Loy，ChenChange和Tang，Xiaoou）

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。