参考本代码可熟悉socket基本使用方法，及文件传输的基本功能实现。
目录:1_code：源代码目录。
2_测试用例：包含正常功能，及非法入参测试，试用可执行文件功能时可参考截图中的参数下发。
3_工程及可执行文件：包含Linux编译的可执行文件，及Windows的VC6.0下的工程。
目录:1_code：源代码目录。
2_测试用例：包含正常功能，及非法入参测试，试用可执行文件功能时可参考截图中的参数下发。
3_工程及可执行文件：包含Linux编译的可执行文件，及Windows的VC6.0下的工程。
2024/11/14 22:05:57
1.88MB
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FormatDataLibsvm.xls使用步骤：1、用office打开FormatDataLibsvm.xls2、点击开发工具，点宏安全设置，选择启用宏。
3、将数据复制粘贴到sheet1。
4、粘贴的数据格式为：属性1属性2......类别。
5、点击"开发工具"-->"宏"-->执行FormatDatatoLibsvm，然后执行即可。
3、将数据复制粘贴到sheet1。
4、粘贴的数据格式为：属性1属性2......类别。
5、点击"开发工具"-->"宏"-->执行FormatDatatoLibsvm，然后执行即可。
2024/11/13 10:53:20
24KB
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fdth这是R包fdth的开发代码。
如果您想为它的开发做出贡献，则应该使用它：测试未发布的版本，修复错误，编写代码等。
要下载，检查并构建它，请在终端仿真器中执行以下操作：git克隆git：//github.com/jcfaria/fdth.git或者gitclone克隆后，要检查，构建和安装，请执行以下操作：RCMD检查fdthRCMD建立fdthRCMD安装fdth_X.XX.tar.gz或者，您可以直接安装为：要求（devtools）install_github（“fdth”，“jcfaria”）该软件包的稳定版本可在以下位置获得：:
如果您想为它的开发做出贡献，则应该使用它：测试未发布的版本，修复错误，编写代码等。
要下载，检查并构建它，请在终端仿真器中执行以下操作：git克隆git：//github.com/jcfaria/fdth.git或者gitclone克隆后，要检查，构建和安装，请执行以下操作：RCMD检查fdthRCMD建立fdthRCMD安装fdth_X.XX.tar.gz或者，您可以直接安装为：要求（devtools）install_github（“fdth”，“jcfaria”）该软件包的稳定版本可在以下位置获得：:
2024/11/13 5:55:08
180KB
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解压后得到一个exe执行文件，这个文件用来写入U盘启动内容，准备一个U盘，请保存好U盘里的资料。
(经过我的测试U盘里的内容不会被删除)。
写好U盘后在待破解的电脑上插上U盘然后重启进去Bios修改为U盘启动，重启后到登录界面别怕直接回车即可进入系统。
拔掉U盘再重启原密码不变
(经过我的测试U盘里的内容不会被删除)。
写好U盘后在待破解的电脑上插上U盘然后重启进去Bios修改为U盘启动，重启后到登录界面别怕直接回车即可进入系统。
拔掉U盘再重启原密码不变
2024/11/11 10:58:14
782KB
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
11.23MB
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KSQL是一个用于Apachekafka的流式SQL引擎，KSQL降低了进入流处理的门槛，提供了一个简单的、完全交互式的SQL接口，用于处理Kafka的数据，可以让我们在流数据上持续执行SQL查询，KSQL支持广泛的强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等。
KSQL在内部使用Kafka的StreamsAPI，并且它们共享与Kafka流处理相同的核心抽象，KSQL有两个核心抽象，它们对应于到KafkaStreams中的两个核心抽象，让你可以处理kafka的topic数据。
KSQL在内部使用Kafka的StreamsAPI，并且它们共享与Kafka流处理相同的核心抽象，KSQL有两个核心抽象，它们对应于到KafkaStreams中的两个核心抽象，让你可以处理kafka的topic数据。
2024/11/9 17:09:41
426KB
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第1章课程简介第2章资源合并与压缩第3章图片相关的优化第4章css和js的装载与执行第5章懒加载与预加载第6章重绘与回流第7章浏览器存储第8章缓存优化第9章SSR（服务端渲染）
2024/11/9 10:04:19
116B
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SQL批量附加数据库2014年7月2日最新更新2014-7-2更新为1.5版本：1、修复：当搜索路劲含有空格无法搜到MDF的Bug2、改进：双击搜索结果文件除去后，显示剩余文件个数3、新增：执行SQL语句界面的命令输入框内支持右键菜单4、修复：运行工具时，如果没有对应的OCX文件报错问题
2024/11/9 9:28:22
319KB
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c0文法的编译器，词法分析，文法分析，目标代码生成，目标代码的执行系统一应俱全。
为北航编译技术的课程设计之一。
另有c0文法编译器的java实现，包含代码优化（dag图优化，删除公共子表达式、删除无效赋值等）、寄存器分配，目标代码为汇编码。
需要者请单独跟本人联系。
为北航编译技术的课程设计之一。
另有c0文法编译器的java实现，包含代码优化（dag图优化，删除公共子表达式、删除无效赋值等）、寄存器分配，目标代码为汇编码。
需要者请单独跟本人联系。
2024/11/8 20:45:28
9KB
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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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