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搜索资源列表

  1. 单片机与车总线

  2. 单片机与车总线，适合车辆工程专业。CAN总线在汽车上的应用，Flax Ray总线。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-03-02
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：luxutaonuc

  1. AS3933规格书(中文).pdf

  2. S3933 是一个 3 通道低功耗 ASK 接收器， 在使用 15 至 150 kHz 之间的 LF 载波频率的数据信号时， 能 够在检测到并产生唤醒。 AS3933， 3D 低频唤醒接收器是有源 RFID 标签， 实时定位系统， 操作员识别， 访问控制和无线传感器 的理想选择AS3933 图4 AS3933外部源时钟的典型应用图 VCC 区vCC XIN CL_DAT凶 EXT CLOCK 几几 X CUT DAT区 TRANSMITTER 四品E巴 , FPAS3933AXE区 X LF3P

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-10-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq814348773

  1. elegy:Elegy是Jax生态系统的与框架无关的Trainer界面-源码

  2. 挽歌 Elegy是Jax生态系统的与框架无关的Trainer界面。 主要特点 易于使用：Elegy提供了类似Keras的高级API，可以很轻松地完成常见任务。 灵活：Elegy提供了一个功能类似于Pytorch Lightning的低级API，在需要时提供了最大的灵活性。 不可知论：Elegy支持各种框架，包括高级API上的Flax，Haiku和Optax，而对于低级API则100％与框架无关。 兼容：Elegy可以使用多种常见数据源，包括TensorFlow数据集，Pytorch数据加载器，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1018880
    • 提供者：weixin_42159267

  1. transformer_in_transformer_flax-源码

  2. JAX / Flax中的Transformer中的Transformer 此存储库实现 ，像素级注意与补丁级注意配对以进行图像分类。 Pytorch实施和Vision Transformer回购在很大程度上受到了启发。 安装 $ pip install transformer-in-transformer-flax 用法 from jax import random from jax import numpy as jnp from transformer_in_transformer_fla

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42097967

  1. vdvae-jax:JAXFlax中非常深的VAE-源码

  2. JAX /亚麻中非常深的VAE 从移植而来的使用和。 我试图使该实现尽可能接近原始实现。 我能够重用大部分代码，包括仍然使用PyTorch的数据输入管道。 我建议为此安装PyTorch的仅CPU版本。 使用JAX 0.2.10，亚麻0.3.0，PyTorch 1.7.1，NumPy 1.19.2进行了测试。 我还对cifar10进行了收敛训练，并使用--conv_precision=highest从本文中复制了测试ELBO值2.87，请参见下文。 如果有人要求为cifar训练有素的检查站，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42101641

  1. jax_rl:具有连续动作空间的深度强化学习的软演员关键（SAC）的Jax（亚麻）实现-源码

  2. 贾克斯（亚麻）柔软演员评论家 这是的Jax（Flax）实现，。 该存储库的目标是提供一个简单而干净的实现，以在此基础上进行研究。 请不要将此存储库用于基线结果，而应使用SAC的原始实现。 安装 安装并激活Anaconda环境 conda env create -f environment.yml conda activate jax-sac 如果要在GPU上运行此代码，请按照说明进行操作。 请按照使用快速的无头GPU渲染构建mujoco-py。 跑 OpenAI Gym MuJoCo任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134143

  1. jax-sac:具有连续动作空间的深度强化学习的软演员关键（SAC）的Jax（亚麻）实现-源码

  2. 贾克斯（亚麻）柔软演员评论家 这是的Jax（Flax）实现，。 该存储库的目标是提供一个简单而干净的实现，以在此基础上进行研究。 请不要将此存储库用于基线结果，而应使用SAC的原始实现。 安装 安装并激活Anaconda环境 conda env create -f environment.yml conda activate jax-sac 如果要在GPU上运行此代码，请按照说明进行操作。 请按照使用快速的无头GPU渲染构建mujoco-py。 跑 OpenAI Gym MuJoCo任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134143

  1. efficientnet-jax:使用亚麻亚麻和Objax的JAX中的EfficientNet，MobileNetV3，MobileNetV2，MixNet等-源码

  2. EfficientNet JAX-亚麻亚麻和欧柏克斯 介绍 这是一项巨大的蒸蒸工作。 我正在使用的Jax，jaxlib和NN库每周都在转移。 该代码库当前支持： 亚麻亚麻（ 用于模型，带有预训练重量的验证以及从头开始训练 Objax（ ）-使用预先训练的权重进行模型和模型验证 这本质上是我的PyTorch EfficienNet生成器代码（ 的改编，也可以在找到）改编成JAX。 我开始这个 通过以熟悉的代码/模型作为起点来学习JAX， 找出我喜欢的JAX建模接口库（“框架”）， 在P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_42113754
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