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opt_met:opt_met
opt_met:opt_met
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opt_met opt_met
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opt
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mpi_python:一个简单的示例,演示在Python扩展中使用MPI的问题
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[aia256:15841] mca: base: component_find: unable to open /pds/opt/openmpi-1.8.7/lib64/openmpi/mca_shmem_posix: /pds/opt/openmpi-1.8.7/lib64/openmpi/mca_shmem_posix.so: undefined symbol: opal_shme
opt_einsum_fx:使用opt_einsum和PyTorch FX图形重写进行Einsum优化
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opt_einsum_fx 正在开发中 使用opt_einsum和PyTorch FX图形重写进行Einsum优化。 该库当前支持: 将多个枚举融合为一个 使用库优化einsum 用标量常量融合乘法和除法,包括通过与einsum之类的运算进行融合,这些...
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opt_src和3.7.6mqtar.xz.zip
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centos7安装rabbitmq3.7.6安装包,里面还有opt_src,避免资源下载过慢。解决其他下载过慢
brand_opt_in
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brand_opt_in 位于产品详细信息页面上的弹出模块,可作为用户选择加入品牌警报电子邮件的更有效方法。 它包含一个简单的Javascript动画,当滚动浏览售罄的商品时会出现。
Polynominal.opt
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opt-recommend
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这包含一个类,用于优化选择一组模型以在给定最大延迟的情况下最大化价值。 我们猜测: 模型有一个值,当与其他模型结合时,它是可加的。 模型只能串行运行,因此两个模型的延迟是它们独立延迟的总和。 在 JavaPickerDemo 中演示了 ModelPicker 的使用,它需要使用模型列表进行实例化,每个模型都有一个 id、延迟和值。
opt_python_
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用python编码对电力系统进行仿真分析。
opt.log
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android_platform_frameworks_opt_colorpicker:android_platform_frameworks_opt_colorpicker
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android_platform_frameworks_opt_colorpicker android_platform_frameworks_opt_colorpicker
mgc资源--python
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python版本的模拟器,还有部分功能没有完成,完成后会更新资源(具体的多线程的io和事件驱动部分还没有实现)
emqx配置和安装.docx
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emqx
fifo_lru_opt.rar_FIFO LRU_OPT_OPT_ LRU_ FIFO_fifo_lru_opt_visual
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三个页面置换算法,fifo_lru_opt等C++实现
opt_win64_21ANDrabbit-3.7.9.zip
浏览:4
压缩包中包含opt_win64_21.0.1和rabbitmq-server-3.7.9。都是最新版。
main.opt
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main.opt
booklibrary.opt
浏览:84
booklibrary.opt
global-opt
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global-opt
BinaryTree.opt
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BinaryTree.opt
stcp_opt.h
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stcp_opt.h
parse_arg:便于解析传递给 main 的参数的库
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int parse_arg ( int *ac, char ***av, const opts options[], opt_error *error); 仅当没有发生错误时,此函数才会删除解析的参数。 例子: // l : NO_ARG // long_option : REQUIRED_ARG ./your_program -l ...
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resil_opt_examples 该存储库包含用于优化方法和策略研究的弹性优化问题的示例。 这些模型是: /Notional System Problem ,它提供了一个集成的弹性优化问题的基本演示,其中所有变量都是连续的。 /Cooling Tank...
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opt_einsum::high_voltage:通过收缩顺序优化优化 NumPy、Tensorflow、Dask 等中的 einsum 函数
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opt_src_25.0
浏览:150
20220607,erlang最新安装包,直接下载速度太慢,上传留用,初始5分,看看后面会动态调成什么,哈哈
收起资源包目录
opt_met-main.zip
(8个子文件)
opt_met-main
README.md
18B
lab2
functions.py
3KB
lab2.ipynb
54.84MB
gradient_descent.py
2KB
gradient_lab1.py
614B
newton.py
913B
lab1
one_dimensional.ipynb
93KB
1.2.ipynb
9.15MB
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