Cocos2dx入门初级教程,基本的控件使用介绍Cocos2dx中的主要概念包括：应用、导演、场景、层、精灵、动画、动作。
2023/8/7 20:17:41
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LWA（LTEWLANAggregation）是为了减轻LTE（LongTermEvolution）网络负担和提高系统容量而提出来的融合无线局域网（WirelessLocalAreaNetworks，WLAN）网络对业务进行分流的一项重要技术。
首先对LWA进行了概述，随后分析LWA部署场景以及融合架构，同时总结现有的分流架构，然后对LWA系统中的技术难题和关键技术进行了阐述，并分析其中最为核心的接入点控制技术和资源分配技术，最后对LWA系统下一步研究方向进行了展望。
首先对LWA进行了概述，随后分析LWA部署场景以及融合架构，同时总结现有的分流架构，然后对LWA系统中的技术难题和关键技术进行了阐述，并分析其中最为核心的接入点控制技术和资源分配技术，最后对LWA系统下一步研究方向进行了展望。
2023/8/7 2:19:34
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本分析内容主要研究对象是区块链技术在中国市场中的应用，包含区块链现有的落地应用场景及潜在应用场景及其发展状况等。
本分析内容主要研究区块链的基本特征和技术原理，区块链典型的应用场景及优势，区块链的应用市场发展及挑战、区块链未来发展趋势展望。
本分析内容主要研究区块链的基本特征和技术原理，区块链典型的应用场景及优势，区块链的应用市场发展及挑战、区块链未来发展趋势展望。
2023/8/1 1:25:57
2.48MB
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负反馈和运算放大器基础》这本书从理论和运算推导入手，用数个形象化的生活场景类比、数十个实用运放电路案例解析，300多页的篇幅，将复杂的负反馈和运算放大器基础知识不留死角讲清楚了。
电子工程师必读。
作者擅长小信号检测电路设计，以低噪声低失真度，低功耗为主要研究方向，另外擅长精细信号产生，新型ADC设计。
全书五部。
此文档为第二册
电子工程师必读。
作者擅长小信号检测电路设计，以低噪声低失真度，低功耗为主要研究方向，另外擅长精细信号产生，新型ADC设计。
全书五部。
此文档为第二册
2023/7/31 13:09:14
6.73MB
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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
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利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
2023/7/26 22:03:20
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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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