OD终结版加强版

MNIST数据集是一个手写识别数据集,机器学习基础的数据集，并且非常多的教程都用它进行分类训练和学习

stm32实现USB_存储_HID复合设备,采用官方固件库实现,U盘实际上是读卡器

在p27395085_1036_Generic补丁的基础上再打上27453773_1036_Gener，解决CVE-2016-0638、CVE-2016-3510、CVE-2017-3248、CVE-2018-2628

【实例简介】很实用的PPT模板，研究生答辩的时候积攒的，请大家分享！

基于FPGA的数字示波器代码（verilog），采用等效采样，并作VGA显示，可以上下左右移动波形，分为多频段显示。

【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

T-Splines 4.0 for Rhino5.0中文汉化补丁

【实例简介】

屏幕自适应程序，使用时直接调用即可。里面包含测试程序，可执行文件等。

实现拉格朗日松弛算法，可以较快完成算法迭代，基于Matlab软件实现