IBM visio模型图

通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，ICLR 2021（聚焦） | [NEW！]是时候玩我们的！ 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而，仍然存在严重的局限性，即在处理大规模缺失区域时，所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战，我们提出了一种通用的新方法，该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外，由于缺乏用于图像完成的良好定量指标，我们提出了新的配对/未配对初始判别分数（P-IDS / U-IDS） ，该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明，在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能，并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，，盛怡伦，董悦，肖亮，张兆祥，徐彦清华大学与微软

VyOS-公司内部网络 请注意我在公司内部网络中的内部网络构建步骤。 网络和系统配置 (Intra-Company Network : LAN) (Intra [DHCP]) | (Intra [DNS]) | IP:172.19.1.1 | [host pc] | (my internal network) : by virtualbox | IP:172.19.1.53 | | GW:172.19.1.254 | | | [DHCP] : (ubuntu14.04 svr) | | | IP:192.168.1.10 |

I3D模型从Tensorflow转移到PyTorch 此仓库包含几个脚本，这些脚本允许从论文的I3D的Tensorflow实现传递权重 Joao Carreira和Andrew Zisserman撰写的PyTorch的。 原始（和官方的！）张量流代码可以在找到。 传输的核心是i3d_tf_to_pt.py脚本 使用python i3d_tf_to_pt.py --rgb启动它，以生成从ImageNet扩展初始化中python i3d_tf_to_pt.py --rgb的rgb检查点权重。 要生成流权重，请使用python i3d_tf_to_pt.py --flow 。 您还可以通过同时使用两个标记python i3d_tf_to_pt.py --rgb --flow在一次运行中生成两者。 请注意，主版本需要PyTorch 0.3，因为它依赖于此最新版本中所包含的Constan

network an introduction is the famous book for network science

Principles and Practices of Interconnection Networks

2010年的综述，将博弈论用于网络安全和隐私保护方面，课当做综述来读，引用的文章基本上都是大牛的。

Network & Battery「网速 & 电池」 Mac版是Mac os系统上一款简约的网络小工具，它挂在你的状态栏上，能实时显示你的 Mac 网络状态、上传下载速度、数据使用量、CPU占用率和电池详情。此应用还支持悬浮窗口，悬浮窗口可以在任何桌面显示实时的网络上/下载速度和数据使用量、CPU占用率和电池用量。支持今日小组件，您可以快速在通知中心查看网络速度和电池详情。随时了解您的电池健康和状态：电量百分比、容量、可用时长、循环次数、健康程度、温度和电量图等。通过及时掌握您的Mac电池状况，从而延长使用寿命。

PyTorch中的受限玻尔兹曼机（RBM） 作者： 概述 该项目使用PyTorch实现了受限玻尔兹曼机（RBM）（请参阅rbm.py ）。 我们的实现包括动量，权重衰减，L2正则化和CD- k对比散度。 我们还提供对CPU和GPU（CUDA）计算的支持。 另外，我们提供了一个示例文件，将我们的模型应用于MNIST数据集（请参阅mnist_dataset.py ）。 该示例训练了RBM，使用训练后的模型从图像中提取特征，最后使用基于SciPy的逻辑回归进行分类。 它达到了92.8％的分类精度（这显然不是前沿模型）。

如果卸载了network-manager,就无法再上网进行 apt-get install，可下载离线包u盘考入后，dpkg -i *.deb就回来了。 ubuntu 12中有线网无法设static ip，可先卸载network-manager,再修改eth0配置，重新安装network-manager，系统显示有线网络设备未托管，但是已经可以用了！