好东西肯定不便宜，都是本人整理的，不是乱发的delphi版本的《TeeChart应用技术详解》书+源代码TeeChart8的下载，见我的资源里
2017/4/3 12:18:07
16.06MB
1
《网络安全开发包详解》是电子工业出版社出版的刘文涛编著包含了书中的源代码基于socket的网络编程已成为当今不可替代的编程方法，它将网络通讯当作文件描述符进行处理，把对这个“网络文件”（即socket套接字）的操作笼统成一种类似于文件操作的方式进行。
从实现细节上，这种工作方式根据TCP/IP的网络通讯模型，封装了一系列的实现，使得我们只需要使用一个指定的参数，就可以实现在基于所需协议的数据的发送和接收。
从实现细节上，这种工作方式根据TCP/IP的网络通讯模型，封装了一系列的实现，使得我们只需要使用一个指定的参数，就可以实现在基于所需协议的数据的发送和接收。
2017/9/9 9:39:50
14.17MB
1
2020最新python教程,这是python数据库部分,还有其他部分教程请到我的博客中查找!!!!目前还在继续更新中!!!
2020/3/16 10:07:45
3.15MB
1
分享课程——Python-深度学习-物体检测实战；
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。
通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。
为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。
章节1物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置章节2MaskRcnn网络框架源码详解章节3基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务章节4练手小项目-人体姿势识别demo章节5必备基础-迁移学习与Resnet网络架构章节6必备基础-物体检测FasterRcnn系列
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。
通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。
为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。
章节1物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置章节2MaskRcnn网络框架源码详解章节3基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务章节4练手小项目-人体姿势识别demo章节5必备基础-迁移学习与Resnet网络架构章节6必备基础-物体检测FasterRcnn系列
2016/7/7 13:17:22
704B
1
全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现（UnderstandingLTEwithMATLAB中文版）分3个部分深入讲解了LTE标准的物理层（PHY）：关键核心技术的理论；
简明扼要地讨论了LTE标准规范；
用于仿真LTE标准所需的MATLAB算法。
MATLAB作为《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》一个鲜明的特点，通过一系列的程序，展现了每一个LTE的核心技术。
通过一步步综合这些核心技术，最终建立LTE物理层的系统模型并评价系统功能。
通过这一循序渐进的过程，读者将会在仿真中深入理解LTE的技术构思和标准规范。
非常清晰，有完整目录，方便阅读，非常好的学习资料。
简明扼要地讨论了LTE标准规范；
用于仿真LTE标准所需的MATLAB算法。
MATLAB作为《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》一个鲜明的特点，通过一系列的程序，展现了每一个LTE的核心技术。
通过一步步综合这些核心技术，最终建立LTE物理层的系统模型并评价系统功能。
通过这一循序渐进的过程，读者将会在仿真中深入理解LTE的技术构思和标准规范。
非常清晰，有完整目录，方便阅读，非常好的学习资料。
2020/8/4 13:02:09
91.14MB
1
详细讲解了稠密重建中常用的方法，SFM的析稀疏重建，和包括基于体素的稠密重建、基于点云扩散的三维稠密重建、基于深度图交融的稠密方法等。
2020/2/1 19:24:34
21.34MB
1
人工智能基础视频教程零基础入门课程第十二章人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。
第一章人工智能开发及远景引见（预科）第二章线性回归深入和代码实现第三章梯度下降和过拟合和归一化第四章逻辑回归详解和应用第五章分类器项目案例和神经网络算法第六章多分类、决策树分类、随机森林分类第七章分类评估、聚类第八章密度聚类、谱聚类第九章深度学习、TensorFlow安装和实现第十章TensorFlow深入、TensorBoard十一章DNN深度神经网络手写图片识别十二章TensorBoard可视化十三章卷积神经网络、CNN识别图片十四章卷积神经网络深入、AlexNet模型十五章Keras深度学习框架
第一章人工智能开发及远景引见（预科）第二章线性回归深入和代码实现第三章梯度下降和过拟合和归一化第四章逻辑回归详解和应用第五章分类器项目案例和神经网络算法第六章多分类、决策树分类、随机森林分类第七章分类评估、聚类第八章密度聚类、谱聚类第九章深度学习、TensorFlow安装和实现第十章TensorFlow深入、TensorBoard十一章DNN深度神经网络手写图片识别十二章TensorBoard可视化十三章卷积神经网络、CNN识别图片十四章卷积神经网络深入、AlexNet模型十五章Keras深度学习框架
2022/9/9 0:14:27
351.03MB
1
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。
2024-04-09 15:03
15KB