迷你卫星Minisat是基于构建的基础架构管理工具，用于配置虚拟机并在远程主机上运行Docker容器。
依存关系安装QEMU和libvirt软件包$sudodnfinstallqemu-kvmqemu-imglibvirtlibvirt-pythonlibvirt-clientvirt-install-y创建ssh公钥$ssh-keygen-q-trsa-f~/.ssh/id_rsa-N""安装docker-machine$curl-Lhttps://github.com/docker/machine/releases/download/v0.13.0/docker-machine-`uname-s`-`uname-m`＞/tmp/docker-machine&&sudoinstall/tmp/docker-machine/usr/local/bin/docker-machine如何运行Minisat创建您的python3虚拟环境$python3-mvenv<envir
依存关系安装QEMU和libvirt软件包$sudodnfinstallqemu-kvmqemu-imglibvirtlibvirt-pythonlibvirt-clientvirt-install-y创建ssh公钥$ssh-keygen-q-trsa-f~/.ssh/id_rsa-N""安装docker-machine$curl-Lhttps://github.com/docker/machine/releases/download/v0.13.0/docker-machine-`uname-s`-`uname-m`＞/tmp/docker-machine&&sudoinstall/tmp/docker-machine/usr/local/bin/docker-machine如何运行Minisat创建您的python3虚拟环境$python3-mvenv<envir
2024/2/6 18:23:15
76KB
1
该代码使用Tensorflowr1.7在Ubuntu14.04下使用Python2.7和Python3.5进行测试。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化（--use_fixed_image_standardization例如，在运行时使用该选项validate_on_lfw.py）。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化（--use_fixed_image_standardization例如，在运行时使用该选项validate_on_lfw.py）。
2024/2/3 22:02:24
2.1MB
1
mod_python-3.3.1.win32-py2.5-Apache2.2.exe针对python2.5在apache中使用的mod_python安装。
2024/2/2 10:26:56
168KB
1
win10电脑64位系统Python3.7版本安装Twisted-18.9.0-cp37-cp37m-win32.whl会成功
2024/1/30 15:58:17
2.84MB
1
本爬虫实现的功能：随便在豆瓣网站中选择一部电影，获取影片详细信息，并自动获取该影片的短评链接，再跳转到短评页面，获取各位观众的影评，最后将爬取的数据存储到数据库中。
开发环境：python3+pycharm+WIN+mysql
开发环境：python3+pycharm+WIN+mysql
2024/1/30 10:22:11
7KB
1
可以一键下载一加云服务的照片，使用python3环境，使用了下面两个库importjson，importrequests，教程地址https://blog.csdn.net/u013000099/article/details/101070036请下载2.0版本，支持原图下载，修复bug，https://download.csdn.net/download/u013000099/12254452
2024/1/25 12:27:54
4KB
1
基于Python3.7实现，参考。
实现完整扫雷游戏逻辑，含随机雷分布，第一步必不踩雷，一片区域无雷自动点开，双键同时按下操作的逻辑，记分牌等等。
按下屏幕中间脸蛋重置游戏
实现完整扫雷游戏逻辑，含随机雷分布，第一步必不踩雷，一片区域无雷自动点开，双键同时按下操作的逻辑，记分牌等等。
按下屏幕中间脸蛋重置游戏
2024/1/22 12:15:10
123KB
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