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TensorFlow-Framework-for-Implementing-DNN-with-Memristor-Arrays...

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简介：
本文探讨了使用忆阻器阵列在TensorFlow框架中实现深度神经网络(DNN)的方法，展示了该技术在网络加速与硬件集成方面的潜力。 我们在此代码中为基于逆变器的忆阻神经形态硬件设计了一种改进的培训框架，以便研究社区更易于使用。利用行业标准的TensorFlow工具，在先前的Matlab训练范例基础上，我们创建了一个声明式的编程方案来实现非现场训练。通过有向图表示和计算神经网络训练过程，该框架能够支持更加并行且高效的计算。 文件说明：关于此项目的详细报告以IEEE格式编写，并可在最终报告pdf中查阅。“代码实现”文件夹包含以下内容： - Tensorflow_DNN.py: 适用于MNIST数据集的TensorFlow训练框架 - memristor_DNN.py: 使用Numpy数组进行MNIST数据集训练的框架 - MNIST_complete.mat：上述网络培训所用到的MNIST数据集 先决条件：本培训框架需要以下模块： - Python（版本2.7X或3.6X均可正常工作） - TensorFlow

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  • TensorFlow-Framework-for-Implementing-DNN-with-Memristor-Arrays...
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    本文探讨了使用忆阻器阵列在TensorFlow框架中实现深度神经网络(DNN)的方法，展示了该技术在网络加速与硬件集成方面的潜力。 我们在此代码中为基于逆变器的忆阻神经形态硬件设计了一种改进的培训框架，以便研究社区更易于使用。利用行业标准的TensorFlow工具，在先前的Matlab训练范例基础上，我们创建了一个声明式的编程方案来实现非现场训练。通过有向图表示和计算神经网络训练过程，该框架能够支持更加并行且高效的计算。 文件说明：关于此项目的详细报告以IEEE格式编写，并可在最终报告pdf中查阅。“代码实现”文件夹包含以下内容： - Tensorflow_DNN.py: 适用于MNIST数据集的TensorFlow训练框架 - memristor_DNN.py: 使用Numpy数组进行MNIST数据集训练的框架 - MNIST_complete.mat：上述网络培训所用到的MNIST数据集 先决条件：本培训框架需要以下模块： - Python（版本2.7X或3.6X均可正常工作） - TensorFlow
     
  • yolov5-for-ios-with-tensorflow-lite-main.zip
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    这是一个基于TensorFlow Lite实现的YOLOv5模型在iOS平台上的项目代码压缩包，适用于对象检测任务。 成功将yolov5移植到iOS并进行了运行测试，亲测有效。
     
  • Blockchain with SpringBoot: Implementing Blockchain in Java Using Springboot
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    本教程介绍如何使用Spring Boot在Java中实现区块链技术，涵盖从基础概念到实际应用的全过程。 区块链与Springboot概念主要由代理和接口这两个关键部分组成。代理人代表网络中的一个对等存储节点或矿工节点。每个代理都连接到网络中的所有其他代理，以构建P2P分布式网络。代理的基本功能是向其他代理发送消息，并接收来自其他代理的消息，在自己的区块链上进行区块的开采、验证和确认，同时将最新的区块链信息与其他代理同步。这一项目由Andrew Nijmeh、Mkz32和PineappleRind共同完成。
     
  • Receiver Architectures for Frequency Diverse Arrays
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    本论文探讨频率多样化阵列接收机架构的设计与优化，旨在提高无线通信系统的性能和灵活性。通过分析不同架构的特点，提出创新解决方案以应对多路径干扰及频谱效率问题。 Frequency Diverse Array Receiver Architectures是一本关于FDA的比较完整的电子书。
     
  • Implementing Domain Specific Languages with Xtext and Xtend (2nd Edition)...
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    本书是关于使用Xtext和Xtend工具实现领域特定语言（DSL）的指南，涵盖了第二版中的新特性和改进。适合软件开发人员阅读。 学习如何使用Xtext和Xtend实现领域特定语言（DSL），并通过易于理解的示例和最佳实践进行掌握。 关于本书： - 利用最新的Xtext和Xtend功能来开发一个领域特定的语言。 - 将Xtext与流行的第三方IDE集成，以获得两全其美的效果。 - 发现如何测试DSL实现，并自定义DSL运行时和IDE方面的内容。 本书面向谁： 此书针对希望使用 Xtext 创建 DSL 的程序员和技术专家。他们应该对 Eclipse 及其功能有一定的基础了解。虽然有编译器实施经验会有所帮助，但并非必要条件，因为本书将解释所有开发阶段的细节。 你将会学到什么： - 为DSL编写Xtext语法； - 使用 Xtend（一种替代Java的语言）编写更清晰、易于阅读和维护的代码； - 利用 Maven/Tycho 和 Gradle 轻松构建你的 Xtext DSLs； - 编写一个用于 DSL 的代码生成器和解释器； - 探索 Xtext 符号解析机制（即范围管理）； - 使用 JUnit 测试DSL实现的大多数方面； - 了解使用Xtext和 Xtend 实现DSL的最佳实践； - 利用持续集成机制开发你的 Xtext DSLs； - 在web应用中使用一个Xtext编辑器。 详细介绍： 本书将帮助你高效地实施领域特定语言（DSL）及其IDE工具，借助于Xtext 和 Xtend。首先简要介绍涉及在 IDE 中实现 DSL 的主要 Xtext 功能，然后引入 Xtend 作为全书示例的编程语言。接着探讨使用 Xtext 进行典型开发工作流时修改 DSL 文法的方法。 进一步地，在本书中会详细介绍与 Java 紧密集成的完全功能型编程语言Xtend（一种Java类似的语言）。随后解释了 Xtext 的主要概念，例如验证、代码生成和运行时及UI方面的自定义。你将学会使用 JUnit 测试基于 Xtext 实现的 DSL，并进一步学习类型检查与范围管理等高级概念。接着会介绍如何在集成到Xtext DSLs中的典型持续集成系统中进行整合并熟悉 Xbase。 最终，你会手动维护用于一个Xtext DSL 的 EMF 模型，并了解到Xtext DSL 也可应用于 IntelliJ 中。 方法和形式： 本书采用逐步教学的方式，通过具体的实例让你掌握使用 Xtext 和其自定义语言 Xtend 进行开发的方法。
     
  • Implementing Domain-Specific Languages with Xtext and Xtend (Second Edition)...
    优质
    本书是关于使用Xtext和Xtend实现领域特定语言(DSL)的教程与参考手册（第二版），深入讲解了DSL开发的相关知识和技术。 Implementing Domain Specific Languages with Xtext and Xtend (2nd Edition) 英文无水印pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除 重写时已移除联系方式及链接。
     
  • Siamese Networks on Omniglot with PyTorch: Implementing Siamese Networks using PyTorch
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    本项目使用PyTorch实现Siamese网络，并应用于Omniglot数据集上进行训练。通过对比学习，模型能够有效识别不同字符类别间的相似性和差异性。 暹罗网络-omniglot-pytorch 是使用 PyTorch 实现的“用于一幅图像分类的暹罗神经网络”。该论文详细介绍了这一方法。Omniglot 数据集要求使用 Torch 0.3.0 和 Torchvision 0.2.0。结果验证任务得分在 0.85 以上，一击分类得分为 0.50。
     
  • Signal Processing Techniques and Applications for Microphone Arrays
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  • Signal Processing Techniques and Applications for Microphone Arrays...
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    本文探讨了用于麦克风阵列的信号处理技术及其在噪声抑制、声源定位和波束形成等领域的应用，旨在提升音频系统的性能与用户体验。 为数不多的专业介绍麦克风阵列信号处理的书籍之一是英文原版的《Microphone Array Signal Processing》。这本书可以与其他相关资料结合阅读，各有侧重。
     
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