Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
2024/6/19 18:14:16
44.25MB
1
Copyright2018,bimsurfer.orgBIMSurferislicensedundertheMITLicense.过时的此存储库包含BIMSurferv1和v2。
该代码库不再维护。
在上找到新的BIMSurfer目录介绍BIMSurfer是基于构建的的基于WebGL的3D查看器。
待办事项：更多信息用法BIMSurfer创建一个：varbimSurfer=newBimSurfer({domNode:"viewerContainer"});从BIMServer加载模型：bimSurfer.load({bimserver:ADDRESS,username:USERNAME,password:PASSWORD
该代码库不再维护。
在上找到新的BIMSurfer目录介绍BIMSurfer是基于构建的的基于WebGL的3D查看器。
待办事项：更多信息用法BIMSurfer创建一个：varbimSurfer=newBimSurfer({domNode:"viewerContainer"});从BIMServer加载模型：bimSurfer.load({bimserver:ADDRESS,username:USERNAME,password:PASSWORD
2024/5/3 9:45:19
3.31MB
1
mysql版地区代码库-2020/10版,格式为130000|河北省|13|河北省|0,130102|长安区 |130102|河北省,石家庄市,长安区|130100
2024/4/23 11:22:07
363KB
1
算法第4版(中文版扫描版+英文文字彩图版+代码+说明)Robert.Sedgewick.&.Kevin.Wayne.谢路云译内含：算法第4版-中文版扫描版-塞奇威克-带书签pdfAlgorithms.-.Fourth.Edition.Robert.Sedgewick.&.Kevin.Wayne代码（因为限制200MB，传不了了，这是网址，自己下载吧，放心是免费的源码网址：github：https://github.com/kevin-wayne/algs4书中所有代码库网址：algs4.jarhttps://algs4.cs.princeton.edu/code/algs4.jar说明及其其他资料下载地址上传东西不易，且行且珍惜，你用的好就好
2024/3/29 17:54:17
199.18MB
1
轮廓分析概括coRPysprofiling是一个开放源代码库，旨在将探索性数据分析和可视化引入自然语言处理领域。
软件包中的函数将用于为单个文本语料库提供一些基本统计信息和可视化效果，或者提供将多个语料库彼此进行比较的功能。
安装您可以使用以下方法从安装coRPysprofiling的发行版本：install.packages("coRPysprofiling")特征一些特定功能包括：corpus_analysis：语料库分析将生成有关单个语料库特征的统计报告（例如，唯一单词数，平均单词/句子长度，使用的最高单词，主题分析）。
corpus_viz：corpus_viz将生成单个语料库的相关可视化效果（例如，词云，平均单词/句子长度的直方图，使用的最高单词）。
corpora_compare：给定两个或多个语料库，corpora_compare将在每对语料库之
软件包中的函数将用于为单个文本语料库提供一些基本统计信息和可视化效果，或者提供将多个语料库彼此进行比较的功能。
安装您可以使用以下方法从安装coRPysprofiling的发行版本：install.packages("coRPysprofiling")特征一些特定功能包括：corpus_analysis：语料库分析将生成有关单个语料库特征的统计报告（例如，唯一单词数，平均单词/句子长度，使用的最高单词，主题分析）。
corpus_viz：corpus_viz将生成单个语料库的相关可视化效果（例如，词云，平均单词/句子长度的直方图，使用的最高单词）。
corpora_compare：给定两个或多个语料库，corpora_compare将在每对语料库之
2024/2/23 18:47:48
6KB
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本教程适用初学者快速掌握SystemVIew工具，包含以下几章:第1章SystemView的功能与使用简介1.1SystemView简介1.2SystemView的用户环境1.2.1设计窗口1.2.2图标库1.2.3图标定义1.3系统定时1.4基本使用1.4.1基本系统的搭建1.4.2分析窗口1.4.3接收计算器1.4.4全局参数连接1.4.5可变参数设计1.4.6与外部文件的接1.4.7动态探针功能1.4.8自动程序生成(APG)功能第2章用SystemView实现滤波器设计2.1各种类型的滤波器设计2.1.1FIR滤波器设计2.1.2Analog模拟滤波器设计2.1.3Communication通信滤波器设计2.1.4用户自定义型滤波器的设计2.1.5直接输入系数设计2.2下载到硬件级第3章SystemView的图标库3.1基本库3.1.1信号源库3.1.2子系统库3.1.3加法器图标3.1.4子系统I/O图标3.1.5算子库3.1.6函数库3.1.7乘法器库3.1.8观察窗库3.2专业库3.2.1通信库3.2.2DSP库3.2.333扩展库3.3.1CDMA库3.3.2数字视频广播DVB库3.3.3自适应滤波器库第4章SystemView调用其它工具4.1用户代码库的调用4.2与仿真工具Matlab的接口
2024/2/1 22:19:53
3.23MB
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1HZ~600KHZ频率，占空比测量零误差基于stm32f407，代码库基于正点原子的输入捕获实验。
2024/1/30 7:53:16
4.4MB
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emacs查询的emacs-cquery为客户，低延迟语言服务器支持多百万线C++代码库，搭载libclang。
它利用，还提供了一些LSP的cquery扩展：语义突出显示非活动区域（例如#iffalse区域）交叉引用：$cquery/base$cquery/callers$cquery/derived$cquery/vars有关更多信息快速开始(require'cquery)(setqcquery-executable"/path/to/cquery/build/release/bin/cquery");;(setqcquery-executable"/path/to/cquery-install-prefix/bin/cquery")要启用注释并将MessagePack用于缓存文件（存储在cacheDirecto
它利用，还提供了一些LSP的cquery扩展：语义突出显示非活动区域（例如#iffalse区域）交叉引用：$cquery/base$cquery/callers$cquery/derived$cquery/vars有关更多信息快速开始(require'cquery)(setqcquery-executable"/path/to/cquery/build/release/bin/cquery");;(setqcquery-executable"/path/to/cquery-install-prefix/bin/cquery")要启用注释并将MessagePack用于缓存文件（存储在cacheDirecto
2023/12/7 14:29:35
20KB
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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