macOSHighSierra10.13.3亲测可以使用，含有注册码，可破解使用，Mac机器的福音
2024/1/30 0:44:45
2.27MB
1
TCP转发工具v1.0.0（基于IOCP)连接为一一映射，且有保持连接的功能，支持多级转发。
客户端--_-转发工具(fs前端服务端--_-bc后端客户端)--_-后端服务端理论上支持任何TCP下的协议转发，目前已测试了自定义的TCP协议、MYSQL协议和HTTP、HTTPS协议。
该工具不对数据做任何处理，只负责转发，所以Http协议如果有Host相关定义需要在机器上做Host映射。
使用说明：bcmgr.ini和fsmgr.ini是对转发工具里提及的两个端做配置(超时配置也在里面做)。
config.ini[Listen]#前端服务端Host=监听端口，默认删除此行或者0.0.0.0Port=端口[Remote]#后端服务端Host=后端IP或域名Port=端口如有BUG请联系QQ：443070777
客户端--_-转发工具(fs前端服务端--_-bc后端客户端)--_-后端服务端理论上支持任何TCP下的协议转发，目前已测试了自定义的TCP协议、MYSQL协议和HTTP、HTTPS协议。
该工具不对数据做任何处理，只负责转发，所以Http协议如果有Host相关定义需要在机器上做Host映射。
使用说明：bcmgr.ini和fsmgr.ini是对转发工具里提及的两个端做配置(超时配置也在里面做)。
config.ini[Listen]#前端服务端Host=监听端口，默认删除此行或者0.0.0.0Port=端口[Remote]#后端服务端Host=后端IP或域名Port=端口如有BUG请联系QQ：443070777
2024/1/28 16:34:11
1.41MB
1
xgboost是陈天奇大牛新开发的Boosting库。
它是一个大规模、分布式的通用GradientBoosting（GBDT）库，它在GradientBoosting框架下实现了GBDT和一些广义的线性机器学习算法。
它是一个大规模、分布式的通用GradientBoosting（GBDT）库，它在GradientBoosting框架下实现了GBDT和一些广义的线性机器学习算法。
2024/1/28 4:05:51
2.06MB
1
Dais-CMH+/CMH机器上调试在该试验中采用五条机器指令：IN（输入）、SUB（二进制减法）、STA（存数）、OUT（输出）、JMP（无条件转移），整体实现二进制数连续相减的功能。
上机调试实现这五种指令功能。
上机调试实现这五种指令功能。
2024/1/26 22:31:23
179KB
1
1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2024/1/25 9:25:40
626KB
1
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
15KB