讨论子空间聚类问题，运用低秩表示，在样本中找寻低秩表示，把样本表示为给定字典中基的线性组合。低秩表示可以精确高效大的用作鲁棒子空间聚类和误差修正。同时总结RPCA和LRR的区别

调整后的锚定邻域回归（A +）方法是用于单幅图像超分辨率的最新方法之一。 A +方法的一个重要的隐含假设是，与相似的低分辨率（LR）图像块相对应的高分辨率（HR）图像块也必须相似。 因此，HR补丁空间和LR补丁空间中的邻域回归可以共享相同的代表系数。 但是，由于超分辨率问题的不适性，该假设通常是无效的，并且非相似的HR样本色块通常共享较大的代表系数。 为了解决这个问题，我们建议通过将高分辨率的基于相似度的调整权重引入HR表示系数来改进A +方法，以减少这些非相似HR样本补丁的影响。 在超分辨率处理之前，这些调整权重以低的计算成本被合并到投影矩阵中。 数值结果表明，该方法能够以较低的计算成本有效地提高A +方法的性能。

py-bluetooth-utils 包含蓝牙实用程序功能的Python模块，尤其用于轻松进行BLE扫描和广告发布 它要么通过PyBluez使用HCI命令，要么像在hzconfig之类的Bluez工具中那样执行ioctl调用。 主要功能： toggle_device ：启用或禁用蓝牙设备 set_scan ：在设备上设置扫描类型（“ noscan”，“ iscan”，“ pscan”，“ piscan”） enable/disable_le_scan ：启用BLE扫描 parse_le_advertising_events ：解析BLE通告数据包 start/stop_le_advertising ：使用BLE公布自定义数据 Bluez： ： PyBluez的： : 该模块特别受'iBeacon-Scanner-'（ ）的启发，有时甚至直接来自Bluez来源。

低噪声振荡器设计，220页，美国大学射频系统专业研究生教科书

对于一个连通图G，采用深度优先搜索的方法，识别出G的所有关节点。要求：首先输出DFN和Low数组的值，然后输出所有关节点。

Embedded low-power deep learning with TIDL.pdf

低功耗验证是低功耗设计中最为关键的挑战，《低功耗验证方法学》帮助我们创建了一个可重复使用的低功耗设计的验证环境，极大地提升了业界专家们所积累的最优秀的实践经验。本书可以帮助我们找到低功耗设计中的隐患，并且在设计周期的早期就发现这些问题，而不必等到投片以后，因此大大节省了硅片掩膜的成本和工程调试的时间。

1  conda create -n TF_2C python=3.6 2 activate TF_2C 3 pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   4 测试 输出TensorFlow版本：print(tf.__version__)   5 安装其他  （1）安装matplotlib          python -m pip install -U pip setuptools           python -m pip install matplotlib    

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VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor