packageasc;importjava.awt.*;importjavax.swing.*;publicclasscsextendsJFrame{//定义组件JPaneljp1,jp2,jp3;//面板JLabeljlb1,jlb2;//标签JButtonjb1,jb2;//按钮JTextFieldjtf;//文本JPasswordFieldjpf;//密码publicstaticvoidmain(String[]args){cswin=newcs();}//构造函数publiccs(){//创建面板jp1=newJPanel();jp2=newJPanel();jp3=newJPanel();//创建标签jlb1=newJLabel("用户名");jlb2=newJLabel("密码");//创建按钮jb1=newJButton("登录");jb2=newJButton("重置");//创建文本框jtf=newJTextField(10);//创建密码框jpf=newJPasswordField(10);//设置布局管理this.setLayout(newGridLayout(3,1));//网格式布局//加入各个组件jp1.add(jlb1);jp1.add(jtf);jp2.add(jlb2);jp2.add(jpf);jp3.add(jb1);jp3.add(jb2);//加入到JFramethis.add(jp1);this.add(jp2);this.add(jp3);//设置窗体this.setTitle("用户登录");//窗体标签this.setSize(300,150);//窗体大小this.setLocationRelativeTo(null);//在屏幕中间显示(居中显示)this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);//退出关闭JFramethis.setVisible(true);//显示窗体//锁定窗体this.setResizable(false);}}

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）。
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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。
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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

django-schedule：日历/日程安排应用程序,

这个demo是用django的框架来做的一个网站。
这个网站的功能是从mysql数据库里面查询到数据，然后网页分功能显示查询到的数据。
其中也包括查询到的数据分页显示和条件查询显示。

此测试用例，使用的加密方式和填充方式是AES/ECB/PKCS5Padding；
密钥填充方式是ZEROPadding（就是当密钥不足16、24、32时，用0补全）；
文件编码格式是GBK（中文乱码的话，请注意）。
小弟原创，花了好几天的时间整理的。

快速采集百度指数、百度资讯指数。
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AndroidAudioTrack音频播放以及音量调节demo源码

Django1.11.5,python＞3.6WhothisbookisforThisbookisforPythondeveloperswhowanttodevelopRESTfulWebServices,alsoknownasRESTfulwebAPIs,withPython3.6orgreater,andwanttolearnhowtodoitwiththemostpopularPythonwebframework—Django.

72DJ舞曲网专用播放器Version2.2.2最新修复版

支持向量机源码，可在www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下载到最新版本，该版本是2013年4月更新的，3.17版。
压缩包里面有源代码和文档。
以下摘自前述网站：IntroductionLIBSVMisanintegratedsoftwareforsupportvectorclassification,(C-SVC,nu-SVC),regression(epsilon-SVR,nu-SVR)anddistributionestimation(one-classSVM).Itsupportsmulti-classclassification.Sinceversion2.8,itimplementsanSMO-typealgorithmproposedinthispaper:R.-E.Fan,P.-H.Chen,andC.-J.Lin.WorkingsetselectionusingsecondorderinformationfortrainingSVM.JournalofMachineLearningResearch6,1889-1918,2005.Youcanalsofindapseudocodethere.(howtociteLIBSVM)OurgoalistohelpusersfromotherfieldstoeasilyuseSVMasatool.LIBSVMprovidesasimpleinterfacewhereuserscaneasilylinkitwiththeirownprograms.MainfeaturesofLIBSVMincludeDifferentSVMformulationsEfficientmulti-classclassificationCrossvalidationformodelselectionProbabilityestimatesVariouskernels(includingprecomputedkernelmatrix)WeightedSVMforunbalanceddataBothC++andJavasourcesGUIdemonstratingSVMclassificationandregressionPython,R,MATLAB,Perl,Ruby,Weka,CommonLISP,CLISP,Haskell,OCaml,LabVIEW,andPHPinterfaces.C#.NETcodeandCUDAextensionisavailable.It'salsoincludedinsomedataminingenvironments:RapidMiner,PCP,andLIONsolver.Automaticmodelselectionwhichcangeneratecontourofcrossvaliationaccuracy.

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。