TSPLIB数据集、数据集的使用方法及相应的最优解，可用作智能算法测试集benchmarkforACO/GA/PCO
2024/11/10 8:12:01
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具有功能趣味的异步流量控制λ旨在保持小而简单，而功能强大。
受和启发。
方法是单独实现的，而不是整体的一部分。
当考虑单独导出功能时，该设计会有所帮助。
如果您需要async所有方法，请坚持使用。
否则，您可能要检查λ！功能请求将视情况而定。
快速链接API流量控制功能性未分类安装使用npm或bower安装。
或者获取并将其嵌入到[removed]标记中。
npmicontra--savebowericontra--save您可以将其用作Common.JS模块，也可以将其直接嵌入HTML中。
varλ=require('contra');<scriptsrc='contra.js'></script><script>varλ=contra;</script>contra没有直接发布为
受和启发。
方法是单独实现的，而不是整体的一部分。
当考虑单独导出功能时，该设计会有所帮助。
如果您需要async所有方法，请坚持使用。
否则，您可能要检查λ！功能请求将视情况而定。
快速链接API流量控制功能性未分类安装使用npm或bower安装。
或者获取并将其嵌入到[removed]标记中。
npmicontra--savebowericontra--save您可以将其用作Common.JS模块，也可以将其直接嵌入HTML中。
varλ=require('contra');<scriptsrc='contra.js'></script><script>varλ=contra;</script>contra没有直接发布为
2024/11/10 7:56:26
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使用Java自动化方法模拟Android人工点击、触屏事件(含platform-tools工具)
2024/11/10 1:28:49
1.66MB
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语音信号处理是数字信号处理的一个重要分支。
本书含有许多数字信号处理的方法和MATLAB函数。
全书共10章。
第1～4章介绍语音信号处理的一些基本分析方法和手段，以及相应的MATLAB函数；
第5～9章介绍语音信号预处理和特征的提取，包括消除趋势项和基本的减噪方法，以及端点检测、基音的提取和共振峰的提取，并利用语音信号处理的基本方法，给出了多种提取方法和相应的MATLAB程序；
第10章结合各种参数的检测介绍了语音信号的合成、语音信号的变速和变调处理，还介绍了时域基音同步叠加(TDPSOLA)的语音合成，并给出了相应的MATLAB程序。
附录A中给出了调试复杂程序的方法和思路。
,本书可作为从事语音信号处理的本科高年级学生、研究生或科研工程技术人员的辅助读物，也可作为从事信号处理研究与应用的科研工程技术人员的参考用书。
本书含有许多数字信号处理的方法和MATLAB函数。
全书共10章。
第1～4章介绍语音信号处理的一些基本分析方法和手段，以及相应的MATLAB函数；
第5～9章介绍语音信号预处理和特征的提取，包括消除趋势项和基本的减噪方法，以及端点检测、基音的提取和共振峰的提取，并利用语音信号处理的基本方法，给出了多种提取方法和相应的MATLAB程序；
第10章结合各种参数的检测介绍了语音信号的合成、语音信号的变速和变调处理，还介绍了时域基音同步叠加(TDPSOLA)的语音合成，并给出了相应的MATLAB程序。
附录A中给出了调试复杂程序的方法和思路。
,本书可作为从事语音信号处理的本科高年级学生、研究生或科研工程技术人员的辅助读物，也可作为从事信号处理研究与应用的科研工程技术人员的参考用书。
198.33MB
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
11.23MB
1
最经典的c#入门书籍，比老外的更通俗易懂。
也许大家会很奇怪，些书的作者是一位数学老师。
本书不能让你精通，却可以让你明白c#的核心思想。
本书写给完全没有编程经验的初学者。
它从最基本的C#语法开始，采用逐步构建的学习方法，一步一步地深入到C#编程的核心概念。
当C#语法基础打扎实后，即进入窗体编程的学习，这样读者就有了比较丰富的编程体验，此时进入委托、线程、程序集等深层次概念的学习，便水到渠成、轻松易懂。
本书针对初学者，因为不太久以前作者也是一个初学者，与初学者思维相近，心灵相通，知道初学者的困惑之处，相信学完此书之后，你不光能牢固地掌握C#的基础语法，更能深刻地体会到C#的核心思想。
也许大家会很奇怪，些书的作者是一位数学老师。
本书不能让你精通，却可以让你明白c#的核心思想。
本书写给完全没有编程经验的初学者。
它从最基本的C#语法开始，采用逐步构建的学习方法，一步一步地深入到C#编程的核心概念。
当C#语法基础打扎实后，即进入窗体编程的学习，这样读者就有了比较丰富的编程体验，此时进入委托、线程、程序集等深层次概念的学习，便水到渠成、轻松易懂。
本书针对初学者，因为不太久以前作者也是一个初学者，与初学者思维相近，心灵相通，知道初学者的困惑之处，相信学完此书之后，你不光能牢固地掌握C#的基础语法，更能深刻地体会到C#的核心思想。
2024/11/9 19:08:22
23.3MB
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求解Chen系统的最大lyapunov指数。
求解方法为定义法。
两条相轨线的步长为初设距离d0的基础上加上相对分量。
求解时直接运行chen_lyapunov.m即可。
可移植性强，比如换求其他系统的最大lyapunov指数，只需要改变变量数目，方程即可。
求解方法为定义法。
两条相轨线的步长为初设距离d0的基础上加上相对分量。
求解时直接运行chen_lyapunov.m即可。
可移植性强，比如换求其他系统的最大lyapunov指数，只需要改变变量数目，方程即可。
2024/11/9 9:06:30
905B
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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
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