课程资料这个repo用于我的HTML、CSS和JavaScript相关课程工作，以学习前端Web开发。
treeHouse(Git)：这是为了我追求前端轨道的树屋相关工作。
UdemyCompleteJS：此文件夹用于存放与Udemy上的完整JavaScript课程相关的文件和项目。
该课程由JonasSchmedtmann创建，可在以下找到：://www.udemy.com/course/the-complete-javascript-course/。
js30：此文件夹用于存放与WesBos的Javascript30项目相关的文件和项目，为：://javascript30.com/。
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UdemyCompleteJS：此文件夹用于存放与Udemy上的完整JavaScript课程相关的文件和项目。
该课程由JonasSchmedtmann创建，可在以下找到：://www.udemy.com/course/the-complete-javascript-course/。
js30：此文件夹用于存放与WesBos的Javascript30项目相关的文件和项目，为：://javascript30.com/。
2019/11/4 22:31:26
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费用报销零碎费用报销零碎（ERS）将管理向员工报销在公司上班时间产生的费用的过程。
公司中的所有员工都可以登录并提交报销请求，并查看他们过去的罚单和未决的请求。
财务经理可以登录并查看公司所有员工的所有偿还要求和过去的历史记录。
财务经理有权批准和拒绝费用报销请求。
使用的技术ReactJS：版本17.0.1材质用户界面：版本4.11.2ECMAScript6/Javascript/HTML5/CSS3AJAXJava：版本1.8Servlet：版本3.1.0JDBCSQL/PostgreSQL：版本42.2.18AWS-RDSMaven：版本1.8Tomcat：版本9.0吉特VisualStudio程式码Eclipse：Spring工具套装4特征员工：登录添加报销申请-＞报销类型：员工可以选择报销类型：住宿，旅行，食品或其他可以
公司中的所有员工都可以登录并提交报销请求，并查看他们过去的罚单和未决的请求。
财务经理可以登录并查看公司所有员工的所有偿还要求和过去的历史记录。
财务经理有权批准和拒绝费用报销请求。
使用的技术ReactJS：版本17.0.1材质用户界面：版本4.11.2ECMAScript6/Javascript/HTML5/CSS3AJAXJava：版本1.8Servlet：版本3.1.0JDBCSQL/PostgreSQL：版本42.2.18AWS-RDSMaven：版本1.8Tomcat：版本9.0吉特VisualStudio程式码Eclipse：Spring工具套装4特征员工：登录添加报销申请-＞报销类型：员工可以选择报销类型：住宿，旅行，食品或其他可以
2016/8/24 18:07:04
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4．5喷涂机器人喷枪轨迹生成根据喷涂机器人喷涂工艺的要求，喷枪到工件表面的垂直距离为H，喷枪的运动轨迹参数可采用如下偏置算法获取：1)如图4．13所示，对采样点Q沿法矢量方向偏置距离H，可以得到采样点以的偏置点q，数学表达式如下：q咖嘣(4．17)其中。
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息，也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O，从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息，也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O，从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60
2021/5/22 9:50:12
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1
windows下的git-bash脚本，可以通过程序名查询当前系统中程序名监听或连接的端口。
需要git-bash的环境才能在windows下运转
需要git-bash的环境才能在windows下运转
2021/10/27 17:33:42
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
3.95MB
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对git和GitHub的学习和使用；
针对大学生或没接触过git的人群；
目的是在团队开发项目时可以学会使用git托管代码；
希望大家一同学习，一同进步。
针对大学生或没接触过git的人群；
目的是在团队开发项目时可以学会使用git托管代码；
希望大家一同学习，一同进步。
2017/9/25 17:19:13
2.5MB
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目录网盘文件永久链接1-1课程概述&Python基础1-2Python基础&高级2-1Git原理与实践2-2SSH原理与实践3-1SNMP原理与实践3-2NETCONFYANG原理与实践4-1配置文件对比试验+Telemetry原理与实践4-2gRPC实验+Telemetry实验5-1OPS原理-网络设备开放可编程-OPS实验(1)5-2OPS原理-网络设备开放可编程-OPS实验(2)6-1OPS原理-网络设备开放可编程-OPS实验(3)6-2网络流量分析7-1RESTful原理与实践+实验7-2SDN概述+CloudCampusAPI引见8-1iMasterNCE-CampusWiFi定位实验8-2iMasterNCE-FabricAPI引见+UI界面操作9-1iMasterNCE-Fabric北向API调用实验9-2NCE业务开放可编程-对接新设备19-3NCE业务开放可编程-对接新设备210-1NCE业务开放可编程-构建新业务1.........
2019/3/25 6:56:03
331B
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apr-1.7.0.tar.gzapr-util-1.6.1.tar.gzpcre-8.44.tar.gzhttpd-2.4.46.tar.gzgit-2.29.0.tar.gz
2018/11/20 13:48:01
21.64MB
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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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