[其它] Semi-Supervised-Transfer-Learning:半监督转移学习的自适应一致性正则化（CVPR 2021）-源码

说明：半监督转移学习的自适应一致性正则化 该存储库用于以下论文中介绍的自适应知识一致性和自适应表示表示一致性： Abulikemu Abuduweili，Li Xingjian Li，Humphrey Shi，徐成中和Dou Dedou，“半监督转移学习的自适应一致性正则化”。 该代码是在具有Tesla V100 GPU的CentOS 6.3环境（Python 3.6，PyTorch 1.1，CUDA 9.0）上开发的。 内容 介绍 在这项工作中，我们考虑半监督学习和转移学习的结合，从而导致一种
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[其它] 基于分解的认知车载网络多目标频谱分配算法

说明：为了解决认知车辆网络的吞吐量和公平性低的问题，我们建立了一个多目标频谱分配模型，以最大化认知车辆网络的平均吞吐量和公平性。 通过将杜鹃搜索算法（CS）与基于分解的多目标优化（MOEA / D）混合，将多目标问题分解为一系列权重不同的标量子问题。 通过与标准测试函数ZDT1，ZDT2和ZDT3上的交叉和变异生成新解的MOEA / D算法进行比较，验证了该算法的有效性，收敛曲线表明所提算法具有更快的收敛速度和更稳定的收敛性。表现。 我们还模拟了最大化认知车辆网络的平均吞吐量和公平性的频谱分配问题模型
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[其它] nrco:网站-源码

说明：nrco:网站
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[其它] SGI-STL:SGI-STL原始资源下载+个人注释-源码

说明：SGI-STL:SGI-STL原始资源下载+个人注释
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[其它] Milestone_Project_02:大众爱好者在爱尔兰的十大最佳露营地-源码

说明：欢迎USER_NAME， 这是Gitpod的代码学院学生模板。 我们已经预装了您入门所需的所有工具。 您可以安全地删除此README.md文件，或为您自己的项目进行更改。 不过，请至少阅读一次！ 它包含有关Gitpod和我们使用的扩展的一些重要信息。 Gitpod提醒 要在Gitpod中运行前端（仅HTML，CSS，Javascr ipt）应用程序，请在终端中输入： python3 -m http.server 应该会出现一个蓝色按钮，以单击： “公开” ， 应该出现另一个蓝色按钮，以单
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[其它] cv-源码

说明：cv
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[其它] Tugas1MobileProgramming_065118240:纳马-源码

说明：Tugas1MobileProgramming_065118240:纳马
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[其它] sensor-data-fusion-full-stack:该项目实现了贝叶斯方法，如Wolfgang Koch的《跟踪和传感器数据融合》一书中所述-源码

说明：传感器数据融合-全栈 该项目实现了传感器数据融合的三个加一主要Struts，分别是贝叶斯推理。 那是： 引发 预言 过滤 追溯 如所述。 如果时间允许，这些模型还将涵盖 交互多个模型（将操纵类纳入动力学模型） 多重假设跟踪（允许多个“现实”以“适者生存”的方式融合） 为了实现这一点，我们需要一系列功能： 从一个或多个传感器生成传感器数据，但会增加一些噪声。 真实和SDF堆栈的可视化生成近似值。 通过游戏学习的UI 粗略的发展计划： 现在将问题减少到一维。 产生信号源并增加可调
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[其它] Acm-Template-源码

说明：Acm-Template
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[其它] my-blog-源码

说明：我的博客 构建设置 # install dependencies $ yarn install # serve with hot reload at localhost:3000 $ yarn dev # build for production and launch server $ yarn build $ yarn start # generate static project $ yarn generate 有关工作原理的详细说明，请查看 。
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[其它] PWM_Register:使用Arduino Uno（ATmega328）上的寄存器初始化PWM-源码

说明：PWM_寄存器 使用Arduino Uno（ATmega328）上的寄存器初始化PWM Arduino Uno（ATmega328）计时器 定时器0（8位）：D5和D6 计时器1（16位）：D9和D10 定时器2（8位）：D3和D11 PWM控制寄存器（定时器寄存器） TCCR A：| ---------------- | ---------------- | ---------- ------ | ---------------- | -------- || -------- | --
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[其它] yawn_detection_cnn_opencv-源码

说明：yawn_detection_cnn_opencv
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