QtFramelessWidget自定义无边框可伸缩窗口资源

资源名称：互联网创业核心技术-构建可伸缩的Web应用内容简介：可伸缩架构技术是所有互联网技术中最重要，也是最引人入胜的技术。《互联网创业核心技术：构建可伸缩的web应用》针对互联网创业需求快速迭代，业务快速发展，短时间内用户、数据、访问量激增的特点，提纲挈领地描述了伸缩性架构的基本原理与设计原则，详细阐述了Web应用前端层、服务层、数据层的可伸缩架构，并花大量篇幅讲述了缓存技术和异步处理技术的可伸 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |

最小二乘 LSMS是用于使用多重散射理论对材料进行可伸缩的第一性原理计算的代码。 引用LSMS 如果您发布使用LSMS获得的结果，我们要求您引用以下出版物： Y. Wang，通用汽车股票公司，华盛顿谢尔顿，DMC Nicholson，WM Temmerman和Z. Szotek。 电子结构计算的n阶多重散射方法。 物理牧师75，2867（1995）。 如果使用了GPU加速版本，请另外引用： 艾森巴赫（M. Eisenbach），拉尔金（J. Larkin），卢琴斯（Ltjens），雷尼希（S. GPU加速局部自洽的多重散射码，用于基态的第一性原理计算和材料的统计物理。 计算机物理通讯211，2 （2017）。 以及使用蒙特卡洛模拟进行的计算： 艾森巴赫（M. Eisenbach），C.-G。 Zhou，DMC Nicholson，G。Brown，J.Larkin和TC Schu

针对SaaS模式下面向多租户的SaaS软件如何随着用户数量及请求规模的变化而进行自适应伸缩的问题,在分析SaaS软件的可伸缩需求的基础上,从一个较为宏观的角度提出了一个面向多租户的多层次可伸缩SaaS软件架构.该软件架构将SaaS软件的伸缩层次划分为业务层和数据层两个部分,从应用、流程和构件等三个粒度研究多粒度业务层的动态可伸缩实现方法;在数据层,以内存数据库子层、全局数据库子层以及数据引擎构建一个面向多租户的数据库开发框架,实现租户数据的隔离、存储以及一致性.基于该软件架构,开发了一个面向物流行业的多租

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质量可伸缩视频编码原理分析及测试 (2012年)

jQuery可伸缩时间轴插件timeline是一款非常简洁实用的jQuery时间轴代码。

Microsoft可伸缩的嘈杂语音数据集（MS-SNSD） 此数据集包含大量以16 kHz采样的.wav格式的干净语音文件和各种环境噪声文件。 该数据集的主要应用是训练深度神经网络（DNN）模型以抑制背景噪声。 但是它可以用于其他音频和语音应用程序。 我们提供了在各种信噪比（SNR）条件下混合干净语音和噪声以生成大型嘈杂语音数据集的方法。 可以根据应用要求配置SNR条件和所需的数据小时数。 随着我们鼓励研究人员和从业人员通过添加更多清晰的语音和噪声片段为该数据集做出贡献，该数据集的大小将继续增长。 该数据集将极大地帮助学院和行业的研究人员和从业人员开发更好的模型。 我们还提供与训练集不同的测试集，以评估开发的模型。 我们提供html代码，用于构建两个Human Intelligence Task（HIT）众包应用程序，以允许用户对嘈杂的音频片段进行评分。 我们根据ITU-T

针对在移动网络中，如何进一步提高云媒体服务带宽利用率的问题，提出一种基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法。该算法包含可用带宽预测模型和视频流决策模型。在带宽预测模型中，根据带宽评估结果把当前的网络状态划分为三个模式，每个模式对应不同的带宽预测方法，并且不同的模式能够相互转换。在视频流决策模型中，利用预测的可用带宽，结合可伸缩视频编码技术为用户自适应地调整视频质量。根据实验，在不同网络环境下，该方法能够有效地利用带宽，并提高媒体服务质量。