深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

该文件是R语言中maps包的协助文档，其中包含了maps中函数有哪些，具体参数如何使用，使用该文档可以协助我们更好地了解学习maps程序包。

10月15日，清华大学互联网产业研究院在西安发布《中国区块链产业生态地图报告》（以下简称“地图”）。
鉴于目前还缺乏权威、全面的数据库和深度洞察行业发展动态和趋势的报告，地图旨在推进我国区块链技术创新和产业发展，促进区块链技术赋能实体经济。
从宏观层面，产业地图全面、客观呈现区块链产业宏观发展情况，为行业从业者和决策机构提供参考；
从微观层面，通过构建MAPS模型，量化分析区块链企业发展现状，为区块链企业未来发展提供参考；
产业地图还将通过典型案例的方式，输出行业发展典范，为社会相关者提供自创和参考。

com.谷歌.common.collect.Maps;Maps.newConcurrentMap();

ROAMSimplisticImplementationByBryanTurnerbrturn@bellsouth.netJanuary,2000ProjectfileforMSVisualC++6.0.RequiresGLUTDLL(www.opengl.org)AdjustprogramconstantsinLandscape.handUtility.cpp.MAPS:DefaultmapisreadfromHeghtXXX.rawwhereXXXistheMAP_SIZE(asdefinedinLandscape.h).Ifthismapisnotfound,theprogramattemptstoopen"Map.ved",aTreadMarksmapfile.TreadMarksmapswillonlyworkforMAP_SIZE==1024.Also,theMULT_SCALEtoviewTreadMarksmapscorrectlyis"0.25f".(www.TreadMarks.com)CONTROLS:MOUSE-HoldLeftMouseButtontoRotateViewAngleQ-ChangeRenderingMode(Wireframe,Lit,Fill,Texture)O-ChangeViewMode(Observe,Follow,Drive,Fly)W/S-Moveforward/backA/D-Rotateleft/right(inObserveModeonly)F-StopAnimationR-ToggleFrustumDrawing0/9-More/LessTrianglesperframe1/2-AdjustFOV

基于A*算法的机器人路径规划的MATLAB实现程序源代码，可自由选择地图和起一直止点。
内容包括以下资源。
　　Maps　　a_star.m　　checkPath.m　　feasiblePoint.m　　heuristic.m　　historic.m　　README.md

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。