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Synopsys全套docker镜像使用指南

前言 本教程通过win10下的docker实现,过程简单,不需要自己进行破解,同时是通过wsl方式实现,比虚拟机效率会更加高一些。 镜像是由网友制作的,eetop链接为:http://bbs.eetop.cn/thread-883833-1-1.html 仅供个人学习使用 win10下安装docker 在官网找到win10的docker安装包,进行安装 https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/ 下载稳定版即可 使用前要安装wsl2,作为docker在win10下的后端支持 https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-win10 下载好以后直接双击安装即可 docker配置 在拉取镜像之前,先为docker设置镜像加速器,推荐阿里云的docker镜像加速服务 https://cn.aliyun.com/ 注册以后,进入控制台,容器镜像服务->镜像加速器 然后打开docker的设置界面,Docker Engine,将刚刚的链接复制到下面 应用并重启即可。 默认的...

解读:一种基于扩张卷积和区域转移注意力机制的深度时空网络模型

写在前面 下面这篇文章的内容主要是来自发表于Applied Intelligence 的一篇文章《Deep spatial-temporal networks for crowd flows prediction by dilated convolutions and region-shifting attention mechanism》。这篇文章提出了一种深度时空网络模型框架,其中结合了扩张(空洞)卷积以及区域注意力机制,使得模型可以捕捉数据的远距和近距空间特征,以及数据在不同时间周期下的时间特征。实验用到了人流量预测数据集,实验验证了提出的模型具有较好的预测效果。原论文在文末进行获取。 1 摘要 随着深度学习在一系列复杂非线性问题上取得成功,通过神经网络进行流量预测越来越受到关注。通常情况下,卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)常被用来建立时空依赖性模型。然而,在流量预测领域中仍存在两大挑战。首先,我们很难在训练模型的过程中通过深度局部卷积来同时捕捉邻近和远距的空间依赖关系。其次,数据在不同周期下的模式在每个不同的区域都有动态的变化,所以不是严格的周期性的。 为了解决上...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。