您的GitHub学习实验室存储库，用于介绍GitHub欢迎你的资料库为您的GitHub学习实验室课程。
在我将指导您完成的各种活动中将使用该存储库。
看到一个你不懂的单词？我们包含了一个表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以帮助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您进行交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我会在那儿见你，等不及要开始！本课程正在使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
在我将指导您完成的各种活动中将使用该存储库。
看到一个你不懂的单词？我们包含了一个表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以帮助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您进行交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我会在那儿见你，等不及要开始！本课程正在使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
2025/10/10 7:14:46
1.84MB
1
最新版本miracl库，版本7.0.1，源码来源于github，增加了32位的vs2010编译工程及生成的lib文件，附带原生测试工程及使用手册。
工程不包含64位工程，如有需要请参考win64.txt文件建立相应工程。
工程不包含64位工程，如有需要请参考win64.txt文件建立相应工程。
2025/10/9 18:58:15
1.91MB
1
VDFN封装库芯片Altium库AD元件库PCB封装库3D视图库（AD库+Protel库），VDFN3X3-10LVDFN5X6-10LVDFN6X5-8L共计3个封装,PcbLib后缀文件为AD2D3D封装库，Lib后缀文件为Protel库，可以直接应用到你的项目设计中。
2025/10/9 1:07:56
1.19MB
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ORL（Olivettiresearchlaboratory）是英国剑桥大学Olivetti研究所制作的人脸数据库。
该数据库包括40个不同人，每人I0幅图像，共400幅。
每幅原始图像为256个灰度级，分辨率为II2X92。
ORL人脸图像是在不同时间、不同视角、各种表情（闭眼/睁眼、微笑/吃惊/生气/愤怒/高兴）和不同脸部细节（戴眼镜/没戴眼镜、有胡子/没胡子、不同发型）的条件下拍摄的。
该数据库包括40个不同人，每人I0幅图像，共400幅。
每幅原始图像为256个灰度级，分辨率为II2X92。
ORL人脸图像是在不同时间、不同视角、各种表情（闭眼/睁眼、微笑/吃惊/生气/愤怒/高兴）和不同脸部细节（戴眼镜/没戴眼镜、有胡子/没胡子、不同发型）的条件下拍摄的。
2025/10/8 22:43:53
4.03MB
1
LQFP封装（三维PCB封装库）AD用PCB封装库，作者主页下有全套的三维PCB封装库，欢迎大家下载使用。
文件为作者千辛万苦整理的，请大家自用，不要随意传播，谢谢！～
文件为作者千辛万苦整理的，请大家自用，不要随意传播，谢谢！～
2025/10/7 13:28:49
6.36MB
1
帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
2025/10/7 10:41:06
2.61MB
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可嵌入的ReactWidget轻松创建可嵌入的小部件-https:产品特点全面支持ES6/ES2015（使用Babel）将字体，css，json，javascripts打包到一个包中（使用Webpack）宿主页面和窗口小部件之间没有CSS样式冲突（使用）支持书签，可进行快速测试和演示小部件的用户主题混淆小部件代码在启用代码覆盖率的情况下进行单元测试持续集成就绪演示版运行小部件安装依赖$npminstall启动开发服务器$npmstart...serverrunningathttp://localhost:8080/运行测试$npmtest...testoutput生产建立$npmrunbuild...createfilesin/dist路线图小部件作为React应用程序-index.html可以工作（Webpack，Babel，React）React小部件（小部件构建器）Webpack更改为输出库添加测试添加Circleci集成添加codecov集成以实现代码覆
2025/10/7 9:39:42
2.19MB
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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