Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py

在相移干涉测量中,为了在较短时间内实现较高的精度,提出了一系列基于快速最小二乘法的两步随机相移算法。
以双滤波和差归一化算法、单滤波和差归一化算法和格兰-施密特正交化算法计算出来的相位作为迭代初始值,利用没有滤波的两幅相移干涉图进行最小二乘法运算以获取最终的相位,为了节省时间,只选取有限数量的像素来参与迭代运算。
通过比较发现,基于单滤波和差归一化算法和快速最小二乘法的两步相移算法的综合性能最好,该算法在较短时间内能获得较高的准确度。

斯坦福X射线激光器获得5400万美元联邦基金资助

针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。

微信开发工具，适用于微信小程序开发。
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为有效解决跳频信号的检测问题,根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性,提出一种基于功率谱对消的跳频信号检测算法。
该算法可在无需已知先验知识的条件下,对较低信噪比的跳频信号进行盲检测。
通过仿真分析表明,该算法在信噪比为10dB的条件下,可获得功率对消比为-34dB的检测效果;在较大接收信噪比、较多分段数和切比雪夫函数窗条件下,该算法具有较高的检测性能。
此外,在跳频信号和定频信号发生频率碰撞时,该算法仍能实现对跳频信号的检测,更加适合于现代战场的复杂电磁环境。

python-flask框架，实时监控本地系统的cpu、内存使用率，用psutil获得系统进程信息，flaskweb框架，ajax局部刷新获得数据，echarts图表显示，sqlalchemy连接mysql数据库，只要把数据库连接换成自己的就可以用了

使用SpringBoot的Bootiful微服务这个示例展示了如何使用SpringBoot创建微服务架构以及如何使用AngularUI显示其数据。
请阅读向您展示如何构建此应用程序的教程。
先决条件：和具有身份验证和用户管理API，可通过即时，可扩展的用户基础结构缩短开发时间。
Okta直观的API和专家支持使开发人员可以轻松地验证，管理和保护任何应用程序中的用户和角色。
入门要安装此示例应用程序，请运行以下命令：gitclonehttps://github.com/oktadeveloper/spring-boot-microservices-example.gitcdspring-boot-microservices-example这将获得本地安装的项目的副本。
要运行客户端和所有服务器，请执行./run.sh或手动执行的。
r=`pwd`echo$r#Eurekacd$r/eureka-serviceecho"StartingEurekaService..."mvn-qcleanspring-boot:

VisualizingData:ExploringandExplainingDatawiththeProcessingEnvironmentPaperbackbyBenFry这是一本关于计算信息设计的书籍。
从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，本书都作了非常详尽的介绍。
书中使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。
对于熟悉Java的程序员来说，本书后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。
本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。
随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人的数量增长非常迅速。
更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。
通过让更大范围的人接触到可视化思想，在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的成果。
BenFry在麻省理工多媒体实验室Aesthetics+ComputationGroup获得了博士学位。
他是卡内基•梅隆设计学院2006~2007年度NierenbergChairofDesign的客座教授。
他同CaseyReas共同开发了Processing，在2005年获得了PrixArsElectronica的GlodenNica奖项。
Ben的作品获得了Rockefeller基金会的NewMedia奖学金，并且展示在现代艺术博物馆，ArsElectronica，2002年的WhitneyBiennial，以及2003年的CooperHewittDesignTriennial中。

读取H264文件，获得每一帧的数据，然后切分成NAL，封装成RTP包，用UDP发送到网络。

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。