NER-LSTM-CRF一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了LSTM+[CNN]+CRF模型。
该项目短期内不再维护，PyTorch版本：:1.型号Bi-LSTM/Bi-GRU+[CNN]+CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add（self.feature_weight_dict[feature_name].name）。
2.用法2.1数据准备训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符（或空格）替换，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为labe

RL78I1D独立式烟雾探测器ALTIUM设计硬件原理图PCB+BOM文件，2层板设计，大小为55x58mm,双面布局布线，可以做为你的设计参考。

本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

2019年3月：Strongbox处于低维护模式;它将继续收到较小的更新，但是我们建议新用户签出（在Strongbox开源后启动）和。
Strongbox是用于管理，存储和检索机密（访问令牌，加密密钥，私有证书等）的CLI/GUI和SDK。
Strongbox是AWSKMS，DynamoDB和IAM之上的客户端便利层。
它为您管理AWS资源并以安全的方式配置它们。
自2016年年中以来，Strongbox已投入生产，现已在Schibsted内部广泛使用。
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执照版权所有（c）2016SchibstedProducts＆TechnologyAS根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可；
除非遵守许可，否则不得使用此文件。
您可以在以下位置获得许可的副本：http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0除非适用法律要求或以书面形式同意，否则根据“许可”分发的软件将按“原样”分发，而没有任何明示或暗示的保证或条件。
有关许可下特定的语言管理权限和限制，请参阅

此资源包含了用户需求说明文档、用JSP编写的WEB网页模板以及用MyEclipse6.5、Tomcat6.0S、QLServer2005、Struts2、Spring3.0、Hibernate3.3等技术编写的源代码。
整个项目采用MVC模式，应用StrutsSpringHibernate三个框架实现了一个小区管理系统。
分为View层（显示层）、Control层（控制层）、Service层（业务逻辑层）、DAO层（数据库访问对象层）。
利用Spring的依赖注入和面向切面特性，hibernate的数据持久化技术、Struts的控制器实现了楼栋管理模块，房间管理模块，业主管理模块，收费管理模块，物资设备管理，管理员管理等模块。

Hawkeye扫描仪cli是项目安全性，漏洞和常规风险突出显示工具。
它旨在集成到您的预提交钩子和管道中。
运行和配置扫描仪Hawkeye扫描器cli假定您的目录结构是这样，它将工具链的文件保留在顶层。
大致来说，这可以归结为：Node.js项目在顶层具有package.jsonRuby项目将在顶层有一个GemfilePython项目将在顶层有一个requirements.txtPHP项目将在顶层具有composer.lockJava项目将具有一个build（gradle）或target（maven）文件夹，并包含.java和.jar文件Kotlin项目将具有一个build（渐变）或target（maven）文件夹，并包含.kt和.jar文件Scala项目将有一个target文件夹（带有sbt-native-packager或sbt-assembly插件的sbt-assembly）文件夹，并包含.scala和.jar文件。
检查以获取正在运行的演示。
Rust项目将在顶层具有Cargo.toml这并不是穷尽的，因为有时工具需要其他文件才能存在。

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

Marvell公司的物理层接口芯片88E1111，单片集成光纤和网线收发功能。
官方原版Demo参考设计。

本文主要论叙校园局域网的组建和配置，从网络规划的总体结构来看,总共分为五大模块：校园网络需求分、校园网络设备配置、校园网服务器配置、校园网络的管理和安全，设计心得和总结。
其中需求分析又分为学校现状分析、学校信息点分布需求分析、学校子网划分、学校VLAN划分、校园网布线工程分析等五部分具体而详尽的概述了学校分析，在对校园网络硬件设配选择和配置中，规划了学校校园网的结构拓扑图，交换机的数量和类型。
其中具体描绘了校园网的网络拓扑图，交换机的选择和配置主要讲述了核心交换机、汇聚层交换机、接入层交换机和路由器、防火墙的说明和配置。
再配置校园网络的服务器包括邮件服务器、www服务器、FTP服务器、DNS服务器、数据库服务器和代理服务器等。
最后简要的说明了校园网络的管理和安全等具体方面的内容。
论证了，学校信息点的需求、学校子网的划分和布线工程的分析，进而选用校园网的硬件和硬件的配置，常用服务器的设置，网络管理和安全。
最后一个大型的稳定可靠的校园局域网呈现在我们面前。

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。