汇编语言的课程大作业，法度圭表标准中有详尽的评释，能够变更用户名以及密码，登录时可分辨账号以及密码能否准确，并给出揭示。
共127行代码，驱散下载。
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2023/4/10 0:12:29
3KB
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一．名目介绍...-3-1.1名目简介...-3-1.2游戏介绍...-3-1.3开拓货物...-4-1.4软件运行情景...-5-1.5名目责任书...-5-1.6名目的目的与目的...-5-1.7术语评释…-5-1.8参考资料...-6-二．名目阐发...-6-2.1总体方案...-6-2.2阐发方案...-7-2.2.1下坠物模块及种种变更阐发...-7-2.2.2普通责任流程以及中断操作流程的阐发...-7-2.2.3主界面阐发模块...-8-2.2.4记分以及自动降级模块...-9-三．工程进度...-10-
2023/4/9 19:19:04
28KB
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matlab实现用蚁群算法处置tsp下场，使用的是TSPLIB中的31个都市，最优解为15602，下载就可用，有评释
2023/4/9 19:07:28
9KB
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Delphi必备的打印控件包。
含部份源码。
反对于D7-DX10.4。
FastReportVCL提供了建树报表所需的齐全货物，搜罗报表引擎，可视化的报表方案器，预览窗口，对于话框方案货物，以及Pascal-like宏评释法度圭表标准。
含部份源码。
反对于D7-DX10.4。
FastReportVCL提供了建树报表所需的齐全货物，搜罗报表引擎，可视化的报表方案器，预览窗口，对于话框方案货物，以及Pascal-like宏评释法度圭表标准。
2023/4/9 14:27:18
92.28MB
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依据雷霄骅的代码更正的，使用ffmpeg纯挚解码，sdl展现h264，稍作更正就能实时播放h264收集视频流，有较详尽的评释，阻滞对于你有所帮手！
2023/4/9 12:29:52
11.4MB
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基于MATLAB的模板匹配车牌识别体系。
含界面GUI。
美满运行。
流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。
每一个步骤都极其详尽的评释。
可二次开拓成收支库识别，库外车牌播报预警，停车计费等。
含界面GUI。
美满运行。
流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。
每一个步骤都极其详尽的评释。
可二次开拓成收支库识别，库外车牌播报预警，停车计费等。
2023/4/9 4:28:52
16.09MB
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深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。
深度学习经由组合低层特色组成愈加笼统的高层展现属性种别或者特色，以发现数据的漫衍式特色展现。
深度学习的不雅点由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非把守贪心逐层熬炼算法，为处置深层结构相关的优化难题带来阻滞，随后提出多层自动编码器深层结构。
另外Lecun等人提出的卷积神经收集是第一个真正多层结构学习算法，它行使空间相对于关连削减参数数目以普及熬炼成果。
深度学习是机械学习钻研中的一个新的规模，其成果在于建树、模拟人脑举行阐发学习的神经收集，它模拟人脑的机制来评释数据，譬如图像，声音以及文本。
同机械学习方式同样，深度机械学习方式也有把守学习与无把守学习之分.不合的学习框架下建树的学习模子颇为不合.譬如，卷积神经收集(Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs)便是一种深度的把守学习下的机械学习模子，而深度信托网(DeepBeliefNets，简称DBNs)便是一种无把守学习下的机械学习模子。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。
深度学习经由组合低层特色组成愈加笼统的高层展现属性种别或者特色，以发现数据的漫衍式特色展现。
深度学习的不雅点由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非把守贪心逐层熬炼算法，为处置深层结构相关的优化难题带来阻滞，随后提出多层自动编码器深层结构。
另外Lecun等人提出的卷积神经收集是第一个真正多层结构学习算法，它行使空间相对于关连削减参数数目以普及熬炼成果。
深度学习是机械学习钻研中的一个新的规模，其成果在于建树、模拟人脑举行阐发学习的神经收集，它模拟人脑的机制来评释数据，譬如图像，声音以及文本。
同机械学习方式同样，深度机械学习方式也有把守学习与无把守学习之分.不合的学习框架下建树的学习模子颇为不合.譬如，卷积神经收集(Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs)便是一种深度的把守学习下的机械学习模子，而深度信托网(DeepBeliefNets，简称DBNs)便是一种无把守学习下的机械学习模子。
2023/4/8 19:20:38
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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
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