9.3 软元件内存的读出、写入 以下说明在读出、写入软元件内存时的控制方法。 9.3.1 命令与软元件范围 (1) 读出、写入软元件内存所使用的命令 项 目 命令 / 响应种类 处理内容 1 次通信中 可执行的处理点数 成批读出 位单位 00H 以 1 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 256 点 字单位 01H 以 16 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 32 个字 (512 点 ) 以 1 点为单位读出字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 成批写入 位单位 02H 以 1 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 160 点 字单位 03H 以 16 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位写入字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 测试 ( 随机写入 ) 位单位 04H 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 80 点 字单位 05H 以 16 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，写入字软元件 (D、R、T、C)。 C200 ～ C255 的 32 位软元件不能适用。 10 点9 - 16 9 - 16

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PyTorch上的语义分割 该项目旨在为使用PyTorch的语义细分模型提供简洁，易用，可修改的参考实现。 安装 # semantic-segmentation-pytorch dependencies pip install ninja tqdm # follow PyTorch installation in https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch torchvision -c pytorch # install PyTorch Segmentation git clone https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch.git # the following will install the lib with symb

PyTorch-ENet ENet的PyTorch（v1.1.0）实现，从作者创建的lua-torch实现移植而来。 此实现已在CamVid和Cityscapes数据集上进行了测试。 当前，可获得在CamVid和Cityscapes中训练的模型的预训练版本。 数据集 1班 输入分辨率 批量大小 时代 平均IoU（％） GPU内存（GiB） 训练时间（小时） 2 11 480x360 10 300 51.08 3 4.2 1个 19 1024x512 4 300 59.03 4 5.4 20 1当涉及到类数时，总是将无效/未标记的类排除在外。 2这些仅供参考。 实施，数据集和硬件更改可能导致截然不同的结果。 参考硬件：Nvidia GTX 1070和AMD Ryzen 5 3600 3.6GHz。 您还可以训练约100个纪元，并获得相似的平均IoU（±2

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