Exchange 2010 study

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Study of selectively buried ion-exchange glass waveguides using backside masking
02-24
In this Letter, we study the characteristics of a selectively buried glass waveguide that is fabricated by the backside masking method. The results show that the surface region appears when the width ...
Study on K
02-08
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RabbitMQ学习之Exchange
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直接交换（Direct exchange） 发送端 package Rabbitmq.发布订阅.Direct; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; import java.io.IOE...
RabbitMQ（四）交换机exchange
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​。
Java并发练习：exchange简单使用
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目标：两个线程进行数据交换 exchange exchange只能用于两个线程进行数据交换，它的交换速率是高效的 exchanger.exchange(object obj)：这个方法会阻塞，直到另一个线程也同样调用这个方法进行数据交换，当然也可以使用timeout避免阻塞过长时间。 代码实现： package com.miracle.study.concurrent; import java.util.concurrent.Exchanger; /** * @author Miracle *
CPU Study - Cache Performance
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Computer network study notes
weixin_44033021的博客
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Computer network study notes Chapter 1 Computer Network Overview The three major networks are telecommunications networks, cable television networks and computer networks. Computer networks are in...
RabbitMQ消息模型之DirectExchange消息模型实战
收破烂的小熊猫
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基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0
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内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。 使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。
LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用
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将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。 适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。 其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。
Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar
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Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验
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基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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