历经4个月整理的课程笔记1，和课程项目代码。
整理比较辛苦，分要的高，谅解下，都是全套达内C++国际软件工程师比较经典的资料.授课内容包括9大核心抢手技术：Unix/Linux平台技术标准C/C++开发技术数据结构和算法/STLUnix/Linux系统编程和网络编程Oralce数据库、PL/SQL和Pro*c开发
整理比较辛苦，分要的高，谅解下，都是全套达内C++国际软件工程师比较经典的资料.授课内容包括9大核心抢手技术：Unix/Linux平台技术标准C/C++开发技术数据结构和算法/STLUnix/Linux系统编程和网络编程Oralce数据库、PL/SQL和Pro*c开发
2020/6/21 6:14:45
304KB
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经典的Python入门教程，哈佛大学、阿姆斯特丹的自由大学、波士顿大学、MIT开放课程项目等推荐教材，同时本书已被NASA采用。
《AByteofPython》（简明Python教程）是一本由SwaroopCH编写，漠伦基于原书4.0版重新翻译，本版译本定义为4.08c版。
最初修订于2018年2月4日。
本书为电子版，非图片扫描版，同时配套有源码，适合初学者学习。
《AByteofPython》（简明Python教程）是一本由SwaroopCH编写，漠伦基于原书4.0版重新翻译，本版译本定义为4.08c版。
最初修订于2018年2月4日。
本书为电子版，非图片扫描版，同时配套有源码，适合初学者学习。
2015/1/5 14:43:51
3.78MB
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生物数据DS2020生物数据课程项目的存储库，帕多瓦大学数据科学硕士学位。
要求可以安装所有必需的Python软件包来执行代码pipinstall-rrequirements.txt在项目文件夹中时。
其余所有操作都是使用Linuxx64计算机执行的，启动了data文件夹中的bash文件。
由于它们的大小，执行代码所需的所有数据库均未包含在存储库中，而是托管在此。
下载它们后，将它们放在data/part_2/original_datasetsfolder。
由于所有模型的所有指标的计算都非常耗时，因而我们只是第一次进行计算，将所有结果保存在.csv文件中，然后在Notebook中读取它们。
要从头开始重新计算所有指标以测试所有计算，只需删除data/part_1/HMMs和data/part_1/PSSMsdata/part_1/HMMs中已parsed子文
要求可以安装所有必需的Python软件包来执行代码pipinstall-rrequirements.txt在项目文件夹中时。
其余所有操作都是使用Linuxx64计算机执行的，启动了data文件夹中的bash文件。
由于它们的大小，执行代码所需的所有数据库均未包含在存储库中，而是托管在此。
下载它们后，将它们放在data/part_2/original_datasetsfolder。
由于所有模型的所有指标的计算都非常耗时，因而我们只是第一次进行计算，将所有结果保存在.csv文件中，然后在Notebook中读取它们。
要从头开始重新计算所有指标以测试所有计算，只需删除data/part_1/HMMs和data/part_1/PSSMsdata/part_1/HMMs中已parsed子文
2017/9/8 3:03:16
65.59MB
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普拉兹视频Proyectodel准产品克隆克隆发行回护人的唱片：cdPlatziVideoInstalaLasDependenciasyarnonpminstall安装json-serverglobalmente（debeshacerlocomoadministrador）：sudonpminstall-gjson-server伺服服务提供商delFakeApi：json-serverinitialState.jsonCorreelproyecto：yarnstartónpmnpmstart
2017/10/3 23:19:16
297KB
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CS231A课程项目：深度立体声匹配重新实现GC-Net我主要是重新实现GC-Net。
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
我在训
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
我在训
2022/9/3 12:38:33
16.3MB
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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