含有smali-2.1.0.jar, baksmali-2.1.0.jar android App编译和反编译工具

ARM Mail C71 ISP的技术文档，无水印。 Arm_Mali-C71_Technical_Reference_Manual_r1p0_00eac0

可切换归一化 可切换规范化是一种规范化技术，它能够以端到端的方式为深度神经网络中的不同规范化层学习不同的规范化操作。 更新 2019/3/21：发布分布式培训框架和面部识别框架。 我们还发布SyncBN和SyncSN的pytorch实现小批量任务，如分割和检测。 有关SyncBN和SyncSN的更多详细信息，可以参考。 2018/7/27：已发布ResNet50 + SN（8,1）和SN（8,4）的预训练模型。 当目标任务的批处理大小被限制为较小时，这些模型可能会在微调阶段有所帮助。 我们还发布了ResNet101v2 + SN的预训练模型，该模型在ImageNet上达到了78.81％/ 94.16％的top-1 / top-5精度。 更多预训练模型即将发布！ 2018/7/26：用于对象检测的代码已在的存储库中。 2018/7/9：我们想解释SN背后的优点。 请参阅或 。 201

VMware 虚拟机图文安装和配置 AlmaLinux OS 8.6 教程.doc

formality验证的技术总结，成功与失败的验证的例子的对比

smalidea-0.06 Android studio4.x之后调试smali必备插件

数据库管理系统概述英文版课件：tutorial6 Functional Dependencies Normalization.ppt

Android逆向之smali学习笔记

normalize.css

apktool,baksmali-2.5.2,smali-2.5.2