企业人员信息管理系统vision文档下载

weixin_39821228 2019-10-29 03:30:20
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keil c519.05是目前最新版本,和谐文件可用9.01的。 ARM发布Keil μVision4集成开发环境(IDE),用来在微控制器和智能卡设备上创建、仿真和调试嵌入式应用。 μVision4 IDE是为增强开发人员的工作效率设计的,有了它可以更快速、更高效地开发和检验程序。通过μVision4 IDE中引入的灵活的窗口管理系统,开发人员可以使用多台监视器,在可视界面任何地方全面控制窗口放置。 新用户界面可以更好地利用屏幕空间,更有效地组织多个窗口,为开发应用提供整齐高效的环境。 μVision4在μVision3的成功经验的基础上增加了: * System Viewer (系统查看程序)窗口,提供了设备外围寄存器信息,这些信息可以在System Viewer窗口内部直接更改。 * Debug Restore Views (调试恢复视图)允许保存多个窗口布局,为程序分析迅速选择最适合的调试视图。 * Multi-Project Workspace(多项目工作空间)为处理多个并存的项目提供了简化的方法,如引导加载程序和应用程序。 * 为基于ARM Cortex 处理器的MCU提供了Data and instruction trace(数据和指令追踪)功能。 * 扩展了Device Simulation(设备仿真)功能以支持许多新设备,如Luminary、NXP和东芝生产的基于ARM Cortex-M3处理器的MCU;Atmel SAM7/9;及新的8051衍生品,如Infineon XC88x和SiLABS 8051Fxx。 * 支持许多debug adapter interfaces(调试适配器接口),包括ADI miDAS Link、Atmel SAM-ICE、Infineon DAS和ST-Link。 * 如需进一步了解μVision4 IDE,请访问:www.keil.com
Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 ViT (Vision Transformer)是Transformer应用于CV(计算机视觉)领域里程碑式的工作,后面发展出更多的变体,如Swin Transformer。 ViT (Vision Transformer)模型发表于论文An Image is Worth 16X16 Words: Transformer For Image Recognition At Scale,使用纯Transformer进行图像分类。ViT在JFT-300M数据集上预训练后,可超过卷积神经网络ResNet的性能,并且所用的训练计算资源可更少。 本课程对ViT的原理与PyTorch实现代码进行精讲,来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。其中代码实现包含两种代码实现方式,一种是采用timm库,另一种是采用einops/einsum。  原理精讲部分包括:Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、ViT架构概述、ViT模型详解、ViT性能及分析。  代码精讲部分使用Jupyter Notebook对ViT的PyTorch代码进行逐行解读,包括:安装PyTorch、ViT的timm库实现代码解读、 einops/einsum 、ViT的einops/einsum实现代码解读。相关课程: 《Transformer原理与代码精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586 《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045 

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