开始在 Virtual Maritime RobotX Challenge 凉亭仿真环境中使用 MATLAB 和 Simulink。 此条目包含处理比赛中 3 个任务的代码 - 1. 导航任务； 2.扫码； 3. 避免障碍。 从这里下载模拟环境： https : //github.com/osrf/vrx并按照自述文件中的说明开始

xss靶场

“AI Challenger全球AI挑战赛”将开放超过1000万条中英文翻译数据、70万个人体动作分析标注数据、30万张图片场景标注和语义描述数据，是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。

深度噪声抑制（DNS）挑战-INTERSPEECH 2021 该存储库包含DNS质询所需的数据集和脚本。 有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。 有关测试框架的更多详细信息，请访问 。 回购详情： 数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。 它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。 datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。 NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音增强方法的ONNX模型。 dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。 请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。 noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净

D^3CTF 2019 CTF

卡通汽车运动挑战1.0unity3d 资源 unity3d

《Extremely Lightweight Quantization Robust Real-Time Single-Image Super Resolution for Mobile Devices》移动端超分辨率论文复现，该论文方案为CVPR举办的Mobile AI Challenge 2021比赛的冠军方案，实现了在移动设备上的实时推理，模型符合超轻量级（模型大小0.02M）。复现内容包括训练、推理、unit8量化。压缩包中包括：论文及其复现代码（pytorch）。

因果关系的深度学习 建模功能的关系 学习图上的分布 表征是学习特征的丰富组成 潜在的因果变量 深度学习的因果关系 为什么DL有因果关系 DL中因果学习的基准 DL中因果学习的目标和架构 利用因果关系的概念来帮助DL

Challenges and Solutions for Fast Remote Persistent Memory Access Non-volatile main memory DIMMs (NVMMs), such as Intel’s Optane DC Persistent Memory modules, provide data durability with orders of magnitude higher performance than prior durable technologies. This paper explores the unique challenges that arise when building high-performance networked systems for NVMM. Compared to DRAM, we find that NVMMs have distinctive fundamental properties that pose unique challenges for networked access

RecSys挑战赛2018 D2KLab团队的RecSys Challenge 2018脚本。 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 数据集 我们将原始JSON文件转换为等效的CSV版本。 python evaluation/mpd2csv.py --mpd_path /path/to/mpd --out_path dataset python evaluation/challenge2csv.py --challenge_path /path/to/challenge.json --out_path dataset 我们将MPD数据集分为训练，验证和测试集。 验证和测试集反映了正式质询集的特征。 python evaluation/split.py --path dataset --input_playlists playlists.csv -