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  1. sru：与RNN一样快地训练RNN（https：arxiv.orgabs1709.02755）-源码

  2. 关于 SRU是循环单元，其运行速度比cuDNN LSTM快10倍以上，而不会在许多任务上测试准确性。 在GTX 1070上测试的LSTM，conv2d和SRU的平均处理时间 例如，上图显示了32个样本的单个小批量处理时间。 与LSTM相比，SRU的速度提高了10到16倍，并且运行速度与使用conv2d进行的字级卷积一样快（或更快）。 有多个版本，请检查最新版本。 参考： 简单的递归单位可实现高度并行的重复 inproceedings{lei2018sru, title={Simple

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_42132325

  1. D3Feat.pytorch：[PyTorch] CVPR'20口头论文的实现-D3Feat：密集检测的联合学习和3D局部特征的描述https：arxiv.orgabs2003.03164-源码

  2. D3Feat存储库 CVPR'2020口头论文PyTorch实施，由白旭阳，罗自新，周雷，傅洪波，龙泉和太极郎撰写。 Tensorflow也提供 。 本文重点关注联合特征的3D点云密集特征检测和描述。 如果您发现此项目有用，请引用： article{bai2020d3feat, title={D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Descr iption of 3D Local Features}, author={Xuyang

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42144201

  1. CVPR'20口头论文- D3Feat的实现:Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features https://arxiv.org/abs/2003

  2. D3Feat repository TensorFlow implementation of D3Feat for CVPR'2020 Oral paper , by Xuyang Bai, Zixin Luo, Lei Zhou, Hongbo Fu, Long Quan and Chiew-Lan Tai. This paper focus on dense feature detection and descr iption for 3D point clouds in a joint m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：219152384
    • 提供者：weixin_38516658

  1. DPDK峰会：DPDK高性能负载均衡 DPDK Accelerated Load Balancer_.pdf

  2. DPDK技术峰会讲稿分享，DPDK开发者大会讲稿分享，DPDK Accelerated Load Balancer 演讲者Lei CHEN IQIYI.com, DPVS: open source HIGH PERFORMANCE l4 Load balancer BASED ON DPDK DPVS是基于DPDK的高性能四层负载均衡解决方案

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：774144
    • 提供者：mooyuan

  1. bitcoinmixing-源码

  2. 数据集 该存储库包含在Web会议（WWW'21）上接受的论文《走向理解和解密比特币混合服务的神秘化》中介绍的数据集。 储存库组织： paper.pdf ：原始论文的接受版本。 Mixing Record.md ：如论文中所述，使用真实比特币进行混合服务实验的混合记录。 mixing_transactions ：该目录包含使用公共API（有组织的）从我们的mixing_transactions的混合交易数据。 引用本文： inproceedings{, title={Towards

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42165583
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