phpQGIS存储库该项目已迁移到GitLab。
如今可以在以下找到所有内容：：

为您提供易我数据传输下载，易我数据传输是一款的电脑传输软件，在电脑间迁移数据、应用和帐户，将旧电脑上的文件转移到新的Windows10电脑，兼容Windows10/8.1/8/7/Vista/XP，很轻松的将包括应用、图片、文稿、用户账号和设置在内的数据从一台旧电脑拷贝到另一台新电脑上！功能引见　　转移您的数据并使用新的电脑　　如果您换了新电脑，有一些东西，尤其是应用程序和大文件需要从旧电脑移动到新电脑，易我数据传

涉及资源：1GA／T1390.2-2017信息安全技术网络安全等级保护基本要求第2部分：云计算安全扩展要求2GB／T34942-2017信息安全技术云计算服务安全能力评估方法3GB／T35301-2017信息技术云计算平台即服务(PaaS)参考架构4.GB∕T33780.3-2017基于云计算的电子政务公共平台技术规范第3部分系统和数据接口5GB∕T33780.6-2017基于云计算的电子政务公共平台技术规范第6部分服务测试6.GB∕T34982-2017云计算数据中心基本要求7.GB∕T37740-2019信息技术云计算云平台间应用和数据迁移指南8GB∕T37938-2019信息技术云资源监控目标体系9GB∕T37956-2019信息安全技术网站安全云防护平台技术要求10GB∕T37732-2019信息技术云计算云存储系统服务接口功能11GB∕T37737-2019信息技术云计算分布式块存储系统总体技术要求12GB∕T37738-2019信息技术云计算云服务质量评价目标13GB∕T37741-2019信息技术云计算云服务交付要求14GBT34078.1-2017基于云计算的电子政务公共平台总体规范第1部分术语和定义15GBT34079.3-2017基于云计算的电子政务公共平台服务规范第3部分数据管理16GBT34080.1-2017基于云计算的电子政务公共平台安全规范第1部分总体要求(1)17GBT34080.2-2017基于云计算的电子政务公共平台安全规范第2部分信息资源安全18GBT35279-2017信息安全技术云计算安全参考架构19GBT35293-2017信息技术云计算虚拟机管理通用要求20HY∕T240-2018海洋信息云计算服务平台安全规范

目录网盘文件永久链接01开场白和个人简介02什么是云计算03云计算是如何发展而来的04虚拟化基础05企业级虚拟化与架构06FusionCompute版本讲解07CNA和VRM部署要求08复习及产品文档引见09HCIA目标10服务器基础11服务器安装实验说明12CNA的本质是什么13FusionCompute安装流程14CNA登录15磁盘阵列配置简介（RAID）16VRM部署17复习回顾18FusionCompute初见19计算虚拟化-上20计算虚拟化-中21计算虚拟化-下（IMC模式）22创建虚拟机23小总结24在linux中安装tools25虚拟机迁移26回顾27什么是虚拟化28XEN和KVM的恩怨29虚拟化的类型-上30虚拟化的类型-下31安装windows（挂载软驱识别virtIO）32安装tool驱动网卡33存储基础知识

支持codis迁移数据到redis支持codis迁移数据到rediscluster支持redis迁移数据到redis支持redis迁移数据到codis支持增量同步数据

支持codis迁移数据到redis支持codis迁移数据到rediscluster支持redis迁移数据到redis支持redis迁移数据到codis支持增量同步数据

业界公认功能最强悍的MySQL图形化操作界面管理工具。
体积小却五脏俱全，不管是数据备份还原，远程操作MySQL数据库，高效快速的运行效率，无人能敌！各种智能化的数据迁移、数据同步、通知服务、自动完成功能一应俱全。
本汉化版提取自最新企业版，拥有完全功能组建，完美处理其他MySQL图形工具的中文乱码问题！！MySQL图形操作必备工具。
有朋友反映说诺顿等杀毒软件可能会误报，这是由于在绿化汉化过程中，使用了微压缩加壳，以及一些加快软件响应的相关机制。

要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

NumpywxPythonpytorchtorchvisionPILUsage:$pythonStyleTransferGui.pybutton:contentimg:选择内容图片styleimg:选择风格图片Start:启动风格转换程序ModelChoice:选择模型Preferences-＞hyperparameter:设置训练超参数

使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。
给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。
此项目使用Python2.7+TensorFlow1.4编写，环境太过陈旧，可能无法正常运行起来。
1.下载预训练的vgg网络，并放入到项目的根目录中模型有500M+，故没有放到GitHub上，有需要请自行下载。
下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat2.选定风格图片和内容图片，放入项目根目录下的images文件夹中在项目根目录下的images文件夹中，有两张图片，分别为content.jpg和style.jpg，即内容图片和风格图片。
如果只是使用默认图片测试模型，这里可以不做任何操作。
如果要测试自定义的图片，请使用自定义的内容图片和/或风格图片替换该目录下的内容图片和/或风格图片，请保持命名与默认一致，或者在se

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。