电商原型-APP

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

windows服务即守护程序。
开机后自动开启所需的界面程序，由于服务处于没有交互界面的session0中，需要通过通知当前交互界面的session，开启界面程序

智慧零售erp通用版管理系统+门店管理+商品管理+厂商管理+财务管理+销售管理+仓储管理+Axure高保真交互ERP通用版零售行业web端简易版管理系统Axure原型演示地址：https://www.pmdaniu.com/storages/121139/2dadaa2e1fbda6f4ff7a96d6559eaeac-30328/start.html#g=1&p=%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0

用于AmazonRoute53的Ruby接口此接口可以用作命令行工具，也可以用作现有ruby项目中的库。
它提供了一种与Amazon的Route53服务进行交互的方式。
成本与影响在撰写本文时，Amazon每月收费$1/区域。
这包括已创建和删除的区域，然后在正常的12小时宽限期之外重新创建。
此gem的创建者不承担使用此界面时所发生的费用，意外的操作或错误，这些费用可能会给用户带来费用。
创建者也不对使用此工具引起的任何停机时间或服务中断负责。
DNS可能是一件棘手的事情，请小心，并始终确保在对区域进行备份之前先对其进行备份。
（route53-lexample.com。
）最新版本最新的资源应该可以在我的，如果您无法使用gem命令获取它，则可以直接转到rubygems托管的。
安装安装宝石sudogeminstallroute53具有预编译依赖项的Ub

一个帮助你在微信抢红包时战无不胜的Android应用。
自动检测并且拆开红包，速度超乎你的想象。
支持中英文。
前往Release下载最新版本。
已下载用户可直接在设置里面更新。
特性监视选项任意组合，满足多样化的使用需求[?]提供了系统通知/聊天列表/聊天页面三档选项，无论是想要谨慎不被察觉，还是想要高效志在必得，这个插件如你所愿。
不仅快人一步，红包识别更加智能多种特征标识，聊天时不再重复点击红包。
智能过滤红包关键字[?]，避免落入“专属红包”、“抢到翻倍”的陷阱。
还可以设置延时抢红包和自动回复感谢语[?]。
紧跟微信更新第一时间适配最新版本微信，应用内即可一键更新。
轻量、安全、值得信赖安装包仅1M，无需ROOT，下载即用。
代码公开透明，活跃的社区讨论，数万用户下载，值得你的信赖。
使用方法打开『微信红包』应用，开启插件。
做你想做的事。
坐等红包进账。
实现原理请见技术文档，注意文档描述的是dev分支(已弃用)的具体实现，而不是stable分支。
若有疑问，请在ISSUES中提出。
更新日志完整的更新日志请见CHANGELOG。
版权及免责声明本项目源自小米去年秋季发布会时演示的MIUI7抢红包测试代码。
插件可能会在一定程度上改变微信的交互方式。
使用本项目中包含的代码及其生成物时，使用者自行承担随之而来的各种风险，包括但不限于“禁用红包功能”、“微信封号”。
本项目使用MIT许可证。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

基于QTQGraphicsViewFramework的绘图软件，可以绘制常见的直线、矩形、圆、椭圆等图形，可以实现图形的交互如碰撞检测、控制手柄拖动缩放、撤销重做等。
还有属性树的用法

一个自己写的命令行下交互式计算器,支持四则混合运算,优先级,循环表达式,条件表达式,函数等,变量定义有作用域,支持自定义函数,支持矩阵运算和复数.本程序使用yacc生成表达式分析器,*.l文件需要flex来编译,*.y文件使用bison编译.此源代码仅供学习和参考

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。