pytorch MaskRCNN-Benchmark框架训练自己的数据集，类别数量不同-附件资源

自己动手编写SQL注入漏洞扫描器

使用TensorFlow-2.0进行深度学习 使用Tensorflow 2.0从零开始实现自己的深度学习模型 这是由发布的的代码存储库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 您是否渴望深入研究神经网络的细节，并愿意尝试使用它？ 您是否想学习深度学习技术，以使用最新的Tensorflow 2.0构建项目。 您可以使用Keras，但这是一个高级实现，它本身在后端使用Tensorflow，并且在TensorflowKeras之前，您无法在模型中进行最高级别的更改。 一位优秀的数据科学家必须具备幕后运作方式的技能。 本课程将通过提供Tensorflow 2.0的实践知识，帮助您成为一名优秀的数据科学家。 您将实现真正的深度学习算法，并将在所有实现中使用。 使用实现，您将学习神经网络的核心细节，例如正向传播，即如何初始化权重和反向传播，即如何使用梯度下降算法更新权重，成

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使用keil 的建的工程，c语言编的。根据网上的资料改写的。自己亲自试过，至少可以测两米的距离。

最近学习Windows编程，作为练习，自己做了个冒泡排序的演示程序。功夫没到家，做得有点粗糙。 希望对初学者学习冒泡排序有帮助。

linux kobject kset测试代码,以及根据kobject,kset写了符合linux设备驱动模型的ymj总线

自己画的f429核心板，分享出来，希望对大家有所帮助吧

做自己的模型。迈出这一步是有一定难度的，值得提醒大家的是先把你要做的协议、流程完全搞清楚再下手。复杂的系统需要走软件工程设计的步骤，工具总是工具，它不是最重要的。自己的模型在做的过程中遇到问题，

Protocol 5 (pipelining) allows multiple outstanding frames. The sender may transmit up to MAX_SEQ frames without waiting for an ack. In addition, unlike the previous protocols, the network layer is not assumed to have a new packet all the time. Instead, the network layer causes a network_layer_ready event when there is a packet to send.