一共5个文档(2018)5g-nr-based-c-v2x-presentationaccelerating-c-v2x-commercializationc-v2x-transforming-road-safety-infographicheavy-reading-whitepaper-exploring-5g-new-radio-use-cases-capabilities-timelineihs-technology-whitepaper-cellular-vehicle-to-everything-c-v2x-connectivity
2023/6/7 21:06:05 10.42MB Qualcomm C-V2X V2X 5G
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一个React+Apollo+GraphQLGitHub客户端产品特点使用create-react-app进行React16React灵敏React路由器4带有GitHubGraphQLAPI的Apollo使用渲染道具进行查询和变异乐观更新分页乐观获取(例如问题)虽然不是为了演示而四处都是安装gitclonegit@github.com:the-road-to-graphql/react-graphql-github-apollo.gitcdreact-graphql-github-apollo在根文件夹的.env文件中添加自己的您需要检查的范围/权限:admin:org,回购,用户,通知REACT_APP_GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=xxxXXXnpm安装npm开始访问http://localhost:3000贡献请在您的编辑器中安装,然后打开保存格式选项。
想更多地了解React+GraphQL+Apollo?不要错过查看当前的
2023/3/4 20:18:50 169KB github react graphql github-api
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Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此,优于所有人的模型是AttentionU-Net:学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能,将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型,U-Net,AttentionUnet,DeepU-Net(U-Net的所有变体)使用神经网络(NN)进行图像分割,旨在从遥感影像中提取道路网络,它可用于其他应用中,标记图像中的每个像素(语义分割)可以在以下论文中找到详细信息:注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
2023/1/22 22:31:45 16.51MB JupyterNotebook
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡