横瓜文件FTP下载资源搜索服务器主要用来架构图片搜索下载、视频搜索下载、图书搜索下载、软件搜索下载、电影搜索下载、MP3搜索下载、音乐搜索下载、游戏搜索下载等任何资源文件的搜索下载服务器。
最大并发连接数可达1000，仅依靠一台PC服务器，就可同时为1000个客户提供负载均衡的并发下载服务和检索服务，同时支持断点续传下载、迅雷下载、快车下载、IE浏览器HTTP下载等，在负载均衡方面，将迅雷快车等软件的风暴下载技术斩断成普通HTTP下载，实现了全体资源文件公平公正均衡下载的目标，节省了资源服务商带宽，提高了并发数量。
单个被下载文件最大可达2G字节，文件检索数量最多可达2000万个文件，扫描文件速度约2000个文件/秒，分词速度2500万字/分钟，平均检索时间小于0.001秒。
对于10万个文件，可在50秒内完成所有架构工作。
横瓜采用横瓜分布式Map数据库技术、分词索引技术、最大左匹配切词技术、倒排技术、MD5摘要信息抽取技术、新词智能识别技术、硬盘整理加速技术、疑似垂直搜索技术、中文海量词典技术、横瓜HTTP检索服务器web-search缓存技术、HTM转换TXT技术等，横瓜是根据文件名进行检索的，是基于Windows平台的WEB服务器软件系统，用来提供超大文件下载服务和检索服务。
横瓜PC硬件最低配置，需要700M内存、空闲硬盘空间1G、文件系统NTFS。
搜索引擎开发及合作，请联系QQ(601069289)安装说明：1、第一次使用软件前，先执行Setup.exe。
程序add.exe、title.exe为系统内核，勿动！2、架构搜索步骤：先将资源文件放在当前目录下的＇file＇文件夹(＇file＇文件夹内可以随意组织子文件夹)，然后单击websearch.exe程序的按钮“”创建索引“”，若标签提示分词完成，就可单击按钮“”WWW查询“”使用检索查询服务了。
若硬盘文件有变动，可重新单击“”创建索引“”来更新检索系统。
3、websearch.exe可实现扫描、索引、分词等，若要执行HTTP检索下载服务，websearch.exe须挂机。
4、websearch.exe挂机后，从IE中输入“”http://IP地址或域名:7777/“”可检索查询。
在www目录下，存有搜索引擎的主页和LOGO，客户可以根据个性需要自行修改。
5、使用本软件，必须开放端口：7000、7001、70002、70003、70004、7777、77786、本软件使用的基础词典已经用MD5加密封装，用户可以在dic.txt中自由添加新词，新词被添加到dic.txt后，被检索的几率变大。
若不添加新词，也可以被检索到，只是几率稍小些。
7、不得将本软件用于赢利目的、销售他人、非法用途等，否则将会被追究法律责任。

plex下载API编写用于从Web下载Plex服务器媒体的APIAlembic设置pythonmanage.pydbinitpythonmanage.pydbmigratepythonmanage.pydbupgradeAPI规范搜索GET/searchsearch-命中api源的搜索端点。
查询参数：query：字符串响应正文示例：{"source":"gogo-stream","search_endpoint":"https://gogo-stream.com/ajax-search.html","search_results":[{"name":"KimetsunoYaiba","url":"https://gogo-stream.com/videos/k

ngx-input-searchTL;DR：用于输入搜索输入以改善用户体验（UX）的Angular指令。
通过其唯一的输出，您将能够获得与搜索输入相关的良好实践，如：等到用户停止写以执行所需的操作避免对同一流执行操作修剪条件上的空白当条件的长度大于期望的长度时流<inputtype="text"(ngxInputSearch)="doTheSearch($event)"/>如何使用它dummy.component.ts@Component({selector:'dummy-component',templateUrl:'dummy.component.html',})classDummyComponent{doTheSearch($event:Event){conststringEmitted=($event.targetasHTMLInputElement).value;console.log(stringEmitted);

Title:RMachineLearningEssentialsAuthor:MicheleUsuelliLength:218pagesEdition:1Language:EnglishPublisher:PacktPublishingPublicationDate:2014-11-25ISBN-10:178398774XISBN-13:9781783987740GainquickaccesstothemachinelearningconceptsandpracticalapplicationsusingtheRdevelopmentenvironmentAboutThisBookBuildmachinelearningalgorithmsusingthemostpowerfultoolsinRIdentifybusinessproblemsandsolvethembydevelopingeffectivesolutionsHands-ontutorialexplainingtheconceptsthroughlotsofpracticalexamples,tipsandtricksWhoThisBookIsForIfyouwanttolearnhowtodevelopeffectivemachinelearningsolutionstoyourbusinessproblemsinR,thisbookisforyou.Itwouldbehelpfultohaveabitoffamiliaritywithbasicobject-orientedprogrammingconcepts,butnopriorexperienceisrequired.InDetailRMachineLearningEssentialsprovidesyouwithanintroductiontomachinelearningwithR.Machinelearningfindsitsapplicationsinspeechrecognition,search-basedoperations,andartificialintelligence,amongotherthings.Youwillstartoffbygettinganintroductiontowhatmachinelearningis,alongwithsomeexamplestodemonstratetheimportanceinunderstandingthebasicideasofmachinelearning.ThisbookwillthenintroduceyoutoRandyouwillseethatitisaninfluentialprogramminglanguagethataidseffectivemachinelearning.Youwilllearnthethreestepstobuildaneffectivemachinelearningsolution,whichareexploringthedata,buildingthesolution,andvalidatingtheresults.Thebookwilldemonstrateeachstep,highlightingtheirpurposeandexplainingtechniquesrelatedtothem.Bytheendofthisbook,youwillbeabletousethemachinelearningtechniqueseffectively,identifybusinessproblems,andsolvethembyapplyingappropriatesolutions.TableofContentsChapter1.TransformingDataintoActionsChapter2.R–APowerfulToolforDevelopingMachineLearningAlgorith

基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。

实现了以下接口https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/comparehttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detecthttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/createhttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/addfacehttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search人脸识别，人脸集合创建，查找，两张人脸图片比对并对返回结果的json反序列化到实体对象，结果一目了然。
注：前提需要创建一个免费的测试账号-------//注册自己的face++账号，地址：https://console.faceplusplus.com.cn/registerStringstrApiKey="";StringstrApiSecret="";//如果需要上传人脸到人脸集合，请先创建人脸集合后填入得到的facesetToken,人脸添加到人脸集合时需要用它制定哪个集合StringstrFacesetToken="";

用于无声卡电脑-VirtualAudioCableAtfirst,pleaseunpackthedistributionpackageintoanemptyfolderonalocaldrive,makingsurethatlocalfolderpathdoesnotcontainspecialcharacterslike"#","&"orsimilar.Unpackingthepackage,preservefolderstructure(afterunpacking,destinationfoldershouldcontain"x86"and"x64"subfolders).IfyouarenewtoVirtualAudioCable,pleasereadtheusermanualbeforeinstallation.ThebestwaytoopenthemanualistoruninstallerapplicationnamedSetupandclickthe"Help"buttoninthefirstinstallationdialog.Theusermanualfile(vac.chm,afilenamed"vac"withasheetandquestionmarkicon)isanHTMLHelpformatfile.Donotopenmanualfilefromanetworkpathordirectlyfromthepackageotherwisehelppagesmaynotbedisplayedduetosecurityrestrictions.Copythefiletoalocaldrivebeforeopening.Pleasemakesurethatlocalfilepathdoesnotcontainspecialcharacters.Ifusermanualfileisopenedfromalocaldrivebutpagesontherightpanearenotdisplayedproperly,pleasecheckifvac.chmfilehasthe"Unblock"buttoninitsPropertiesform(right-clickthefiletoopenitsproperties).Ifyes,unblockit.Seealso"Howblockingsomeattachmentshelpsprotectyourcomputer"topicinWindowsHelp(Start-HelpandSupport)andhttp://support.microsoft.com/kb/902225.Readingthemanual,don'tforgetthatthereisthe"Search"tab.Havingaproblem,entersomewordsrelatedtotheproblemandappropriatepageswillbedisplayed.Ofcourse,searchfeaturewillnothelpifyouenteraquestionlike"howcanIuseit?".Itonlyfindspagescontaininggivenkeywords.

Luke是查询LUCENE索引文件的工具，而且用Luke的Search可以做查询，此版本是5.5的版本

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

php文本站内全文检索说明：1。
文件结构：search.php和template.php（界面风格文件，可随意修改），search0.php是search.php的加强版。
2。
特点1）无需mysql支持，无需建立索引，无需设置路径，放在哪级目录下，就搜索该目录和子目录；
可以搜索一切文本类型的文件（txt.htm.asp.php.cgi.chm.hlp.）search.php为简单版，如果站点文件数量大，占用空间多，推荐使用，搜索结果如果有title，则显示title；
无title显示文件名，搜索结果自动编号。
search0.php在此基础上，增加了显示关键词所在行、关键词自动高亮显示、搜索结果分页处理。
如果站点文件数量大，占用空间多，搜索速度会相对较慢，因为需要使用数组占用内存。
2）搜索框代码（如果放在search.php相同目录下，无需修改）：如果使用search0.php版本，需要将action="search.php"作相应替换。
跨站调用，需要填写search.php的完整url。
3）速度：在时创网络和有个网络的风驰电掣型上，20M内容的搜索，反应速度约为1-2秒，国外很多的php免费空间上速度也差不多，但在新网经济型上奇慢。
下载：http://www.uj8eg1.chinaw3.com/phpsearch.zip演示：http://www.lingshidao.com/jiansuo.htm里面所有的php检索都是这个程序。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。