用于半监督分类的图形卷积网络（GCN）的PyTorch完成

tensorflow官方文档之卷积神经网络的cifar10一切代码——包含了cifar10_multi_gpu_train.py，以及使用说明

算法处理的问题:通过观察序列来猜测背后最有可能的隐藏序列。
viterbi译码算法是一种卷积码的解码算法。
优点不说了。
缺点就是随着约束长度的增加算法的复杂度增加很快。

引言1.1编写目的说明编写这份详细设计说明书的目的，指出预期的读者。
1.2背景说明：a． 待开发软件系统的名称；
b． 本项目的任务提出者、开发者、用户和运行该程序系统的计算中心。
1.3定义列出本文件中用到专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。
1.4参考资料列出有关的参考资料，如：a． 本项目的经核准的计划任务书或合同、上级机关的批文；
b． 属于本项目的其他已发表的文件；
c． 本文件中各处引用到的文件资料，包括所要用到的软件开发标准。
列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。
2程序系统的结构用一系列图表列出本程序系统内的每个程序（包括每个模块和子程序）的名称、标识符和它们之间的层次结构关系。
3程序1（标识符）设计说明从本章开始，逐个地给出各个层次中的每个程序的设计考虑。
以下给出的提纲是针对一般情况的。
对于一个具体的模块，尤其是层次比较低的模块或子程序，其很多条目的内容往往与它所隶属的上一层模块的对应条目的内容相同，在这种情况下，只要简单地说明这一点即可。
3.1程序描述给出对该程序的简要描述，主要说明安排设计本程序的目的意义，并且，还要说明本程序的特点（如是常驻内存还是非常驻？是否子程序？是可重人的还是不可重人的？有无覆盖要求？是顺序处理还是并发处理等）。
3.2功能说明该程序应具有的功能，可采用IPO图（即输入一处理一输出图）的形式。
3.3功能说明对该程序的全部功能要求，包括对精度、灵活性和时间特性的要求。
3.4输人项给出对每一个输入项的特性，包括名称、标识、数据的类型和格式、数据值的有效范围、输入的方式。
数量和频度、输入媒体、输入数据的来源和安全保密条件等等。
3.5输出项给出对每一个输出项的特性，包括名称、标识、数据的类型和格式，数据值的有效范围，输出的形式、数量和频度，输出媒体、对输出图形及符号的说明、安全保密条件等等。
3.6算法详细说明本程序所选用的算法，具体的计算公式和计算步骤。
3.7流程逻辑用图表（例如流程图、判定表等）辅以必要的说明来表示本程序的逻辑流程。
3.8接口用图的形式说明本程序所隶属的上一层模块及隶属于本程序的下一层模块、子程序，说明参数赋值和调用方式，说明与本程序相直接关联的数据结构（数据库、数据文卷）。
3.9存储分配根据需要，说明本程序的存储分配。
3.10注释设计说明准备在本程序中安排的注释，如：a． 加在模块首部的注释；
b． 加在各分枝点处的注释；
c． 对各变量的功能、范围、缺省条件等所加的注释；
d． 对使用的逻辑所加的注释等等。
3.11限制条件说明本程序运行中所受到的限制条件。
3.12测试计划说明对本程序进行单体测试的计划，包括对测试的技术要求、输入数据、预期结果、进度安排、人员职责、设备条件驱动程序及桩模块等的规定。
3.13尚未解决的问题说明在本程序的设计中尚未解决而设计者认为在软件完成之前应解决的问题。
4程序2（标识符）设计说明用类似F．3的方式，说明第2个程序乃至第N个程序的设计考虑。

卷积神经网络图像辨认python代码

本教程包含详细的WODR实验文档，PPT教程以及工程文件，非常适合FPGA嵌入式入门培训，对于非专业人员的学习有很大协助。
文件较大，共6个压缩卷。

目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域

本文档系湘潭大学网络工程专业《软件工程》课程考试复习资料，任课老师文获和。
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卷积神经网络经典--VGG网络，基于pytorch实现包括构建网络模型、训练模型、测试精确率，采用cifa-10数据集

《中国电气工程大典·第1卷·现代电气工程基础》是2009年中国电力出版社出版的图书，作者是梁曦东，次要内容包括电磁场基础、电路与电网络分析基础、电磁兼容基础、现代电磁测量技术基础、电工材料基础、高电压技术基础、脉冲功率技术基础、电气安全技术基础、电工新技术和标准化与合格评定、电工计量。

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。