用MPALLV3.08～V3.20的量产工具时若出现Driver:Mode255FlashStatusError提示，一般是由于此工具不支持K9LBG08U0E/K9GBG08U0A三星颗粒引起的；
解决办法：可以下载试试用这个版本来临时解决一下；
UP19主控量产工具不支持K9LBG08U0E/K9GBG08U0A三星颗粒时一般都是提示MODE255FlashStatusError这个版本替换了原来MPALLv3.16.00的IDBLK_TIMING.dll文件下载地址：http://www.liangchan.net/liangchan/1288.html
解决办法：可以下载试试用这个版本来临时解决一下；
UP19主控量产工具不支持K9LBG08U0E/K9GBG08U0A三星颗粒时一般都是提示MODE255FlashStatusError这个版本替换了原来MPALLv3.16.00的IDBLK_TIMING.dll文件下载地址：http://www.liangchan.net/liangchan/1288.html
2024/10/10 1:15:07
1.25MB
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python编程初学者指南相关软件和源代码，书中提到的网站链接打不开，现将文件分享以便程序猿们学习交流，对应版本python3.X以上，如需要python2.X资源的同学可以留言给我
15.73MB
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把201899999换成学号，“你的名字”换成名字。
实验要求1、编写一个词法分析器，它针对输入文件，实现以下功能：1）每遇到你的学号，就输出你的名字，对于其他的串原样输出。
2）统计输入文件中字母的数目。
3）统计输入文件中数字的数目。
实验要求1、编写一个词法分析器，它针对输入文件，实现以下功能：1）每遇到你的学号，就输出你的名字，对于其他的串原样输出。
2）统计输入文件中字母的数目。
3）统计输入文件中数字的数目。
1.83MB
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Artisan升级失败，成了砖头，需要自己刷机，重新烧录使用方法链接https://blog.csdn.net/qq_43085008/article/details/113704361
2024/10/9 20:57:22
172KB
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用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
2024/10/9 21:49:49
2GB
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HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
2024/10/9 21:46:46
128KB
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在树莓派和基于arm的lunux系统中使用sigar库时必需的本地库文件。
官方并未提供此文件。
官方并未提供此文件。
2024/10/9 19:29:06
200KB
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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
15KB