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LabVIEW 2020 - 压缩包分卷一

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简介：
《LabVIEW 2020 - 压缩包分卷一》是National Instruments公司开发的图形化编程环境LabVIEW 2020版本的一部分，该文件为安装软件所需的大容量压缩包的第一部分。 资源有限，文件被分成了三个压缩包上传。下载后，请将所有文件解压到同一个文件夹内，然后就可以运行安装程序进行安装了。

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  • LabVIEW 2020 - 压缩包分卷一
    优质
    《LabVIEW 2020 - 压缩包分卷一》是National Instruments公司开发的图形化编程环境LabVIEW 2020版本的一部分，该文件为安装软件所需的大容量压缩包的第一部分。 资源有限，文件被分成了三个压缩包上传。下载后，请将所有文件解压到同一个文件夹内，然后就可以运行安装程序进行安装了。
     
  • LabVIEW 2020 - 压缩包分卷2
    优质
    《LabVIEW 2020 - 压缩包分卷2》是LabVIEW软件安装文件的一部分，包含必要的安装资源，用于支持工程师和科学家进行图形化编程与开发。 LabView2020被分成了3个压缩包上传。下载后，请将所有文件解压到同一个文件夹内，然后就可以运行安装程序进行安装了。
     
  • LabVIEW 2020 - 压缩包分卷3
    优质
    这段内容是LabVIEW 2020软件安装文件的第三部分压缩包。LabVIEW 2020是一款用于创建虚拟仪器和测试测量应用的图形化编程环境，此分卷压缩文件为用户提供了便捷的大文件传输与存储解决方案。 LabView2020被分成了3个压缩包上传。下载后，请将所有文件解压到同一个文件夹内，然后就可以运行安装程序进行安装了。
     
  • FER 2013数据库压缩分卷一
    优质
    FER 2013数据库压缩分卷一是针对面部表情识别研究的数据集，包含了经过压缩处理的人脸图像序列，旨在支持研究人员进行高效的表情识别算法开发与测试。 这是 FER 2013 数据库的分卷一，由于原文件超过了上传限制，所以进行了分卷压缩。
     
  • CVE-2020-2551（压缩包）
    优质
    CVE-2020-2551是一种影响Windows操作系统的安全漏洞，存在于Microsoft Windows的压缩实用程序中，可能允许攻击者远程执行代码。此漏洞与处理特殊构建的自解压可执行文件有关。建议用户及时更新系统以修补该漏洞。 复现CVE-2020-2551的过程涉及多个步骤和技术细节。首先需要确保环境配置正确，并安装必要的工具和软件。然后进行漏洞验证，通过构造特定的请求来触发该漏洞。在测试过程中需要注意安全措施，避免对实际系统造成影响。 接下来是分析阶段，在理解了漏洞原理之后可以尝试编写利用代码或脚本以自动化复现过程。最后一步是对整个实验结果进行全面评估，并记录下所有观察到的行为和数据以便进一步研究或者提交给相关方作为报告的一部分内容。
     
  • Metronic_v4.5.6_分卷压缩包第三部分(共七部分)
    优质
    本资源为Metronic v4.5.6分卷压缩包系列中的第三部分，共计七个分段。请确保下载完整以获得完整的文件内容和功能体验。 Metronic 是一个基于 Bootstrap 3.x 的高级管理控制面板主题。Bootstrap Metronic 完全响应式设计，适用于从小型移动设备到大型台式机的各种屏幕分辨率。该模板高度可定制且易于使用，包含7个不同的主题和大约100个实例页面，涵盖了表单、表格、地图、日历等多种展示效果。
     
  • GoogleNews-vectors-negative300.bin 压缩包（第一部分）
    优质
    GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz是包含超过3百万词汇和短语向量的压缩文件的第一部分，用于自然语言处理任务。 KeyedVectors.load_word2vec_format(GoogleNews-vectors-negative300.bin, binary=True)
     
  • CCPD2019压缩包数据集第一部分
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    CCPD2019压缩包数据集第一部分包含了从中国各地收集到的大量车辆图像及其对应的车牌信息。该数据集旨在支持智能交通系统中的车牌识别研究，促进相关算法的发展与优化。 CCPD2019压缩包数据集可以免网盘下载。由于上传文件大小限制，该数据集被分为13个压缩包。使用7z软件可以提取所有解压后的文件。只需为第一个压缩包支付积分即可获取全部内容。
     
  • GAN压缩:[CVPR 2020] Gan压缩技术
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    本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的模型压缩方法，在保证图像质量的同时显著减小了模型尺寸和加速了推理速度，适用于资源受限的设备。该研究发表于CVPR 2020。 GAN压缩是一种多模式无监督的图像到图像翻译方法！请遵循相关指南来测试预训练模型，并按照指导来训练自己的模型。 我们发布了一种改进的方法，通过更简单的过程产生与GAN压缩相当的结果！ 介绍GAN压缩：这是一种用于条件生成对抗网络（GAN）的通用压缩方法。我们的技术在保持视觉质量的同时，将pix2pix、CycleGAN和GauGAN等常用条件GAN模型的计算需求减少了9到21倍。 该方法适用于多种生成器架构、学习目标以及成对与不成对的数据设置，并且已经在CVPR 2020上进行了展示。演示版概述： - GAN压缩框架：给定一个预训练好的教师生成器G，我们提取了一个较小的“全民所有”学生生成器G，其中包含了通过权重分配的所有可能通道号，在每个步骤中进行调整和优化。
     
  • COCO行人数据集压缩包第一部分
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    COCO行人数据集压缩包第一部分包含了用于训练和测试行人检测模型的基础图像与标注文件，旨在促进计算机视觉领域的研究与发展。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了大量的图像和对应的标注信息，用于对象检测、分割以及关键点识别的研究与开发工作。该数据集中的人体部分特别详细地描绘了行人的各种姿态，并且提供了丰富的标签以支持对复杂场景中人体的理解和分析。