在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。
(为什么用这幅图，是因为这图的各个频段的能量都很丰富：即有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法）然而，这张图片背后的故事是颇有意思的，很多人都抱有学究都是呆子的看法，然而Lena对此就是一个有力的驳斥。
lena（lenna）是一张于1972年11月出版的Playboy的中间插页，在这期杂志中使用了“Lenna”的拼写，而实际莉娜在瑞典语中的拼写是“lena”。
(为什么用这幅图，是因为这图的各个频段的能量都很丰富：即有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法）然而，这张图片背后的故事是颇有意思的，很多人都抱有学究都是呆子的看法，然而Lena对此就是一个有力的驳斥。
lena（lenna）是一张于1972年11月出版的Playboy的中间插页，在这期杂志中使用了“Lenna”的拼写，而实际莉娜在瑞典语中的拼写是“lena”。
2023/10/28 16:20:43
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南萨米的形态和工具该存储库包含SouthSámi语言的有限状态源文件，用于构建形态分析器，校对工具和词典。
数据和实现已获得GNUGPLv3许可的许可，该也在中进行了详细说明。
在AUTHORS文件中命名的作者可以授予其他许可选择。
使用南萨米语的校对工具和（某些语言只能通过夜间频道使用）。
拼写检查器准确性：文献资料可以在以下位置找到文档：（常规信息）核心依存关系为了编译和使用SouthSámi语言的形态和词典，您需要：一个FST编译器：，或约束语法工具要安装VislCG3和HFST，只需将其复制/粘贴到MacOSX上的终端中：curlhttps://apertium.projectjj.com/osx/install-nightly.sh|sudobash或适用于Linux的Ubuntu，Debian或Windows子系统上的终端：
数据和实现已获得GNUGPLv3许可的许可，该也在中进行了详细说明。
在AUTHORS文件中命名的作者可以授予其他许可选择。
使用南萨米语的校对工具和（某些语言只能通过夜间频道使用）。
拼写检查器准确性：文献资料可以在以下位置找到文档：（常规信息）核心依存关系为了编译和使用SouthSámi语言的形态和词典，您需要：一个FST编译器：，或约束语法工具要安装VislCG3和HFST，只需将其复制/粘贴到MacOSX上的终端中：curlhttps://apertium.projectjj.com/osx/install-nightly.sh|sudobash或适用于Linux的Ubuntu，Debian或Windows子系统上的终端：
2023/10/15 20:18:35
16.51MB
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HEIC文件缩略图_查看器CopyTransHEICforWindows1.008中文多语免费版.zip
2023/10/10 21:16:26
9.23MB
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等保网络安全等级测评调研表：系统基础信息表、物理机房表、网络设备表、安全设备表、密码产品表、服务器或存储设备表、终端或现场设备表、系统管理软件或者平台表、业务应用系统或者平台表、关键数据类型表、安全相关人员表、安全管理语文档、网络拓扑及描述
2023/9/27 19:13:31
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Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
2023/9/25 4:07:11
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题目/*很多人都喜欢带手表，手表的种类很多，主要分为石英表，机械表，光能表。
•所有的手表都有自己的名字；
•所有的手表都有年月日时分秒（6个属性），并且可以显示时间；
•所有的手表都可以连续打出五次自己的广告语；
•机械表可以自动上弦；
•石英表中的天梭（TISSOT）和机械表中的欧米茄（OMEGA）有秒表计时功能（不需要实现计时的具体逻辑）；
•光能表中的卡西欧（CASIO）可以计算X天之后是哪一天（需要自己实现逻辑，不能使用C#自带的DateTime类，注意闰年）；
现在大连有一家表店有如下这些手表：机械表：欧米茄(OMEGA)，万国（IWC）光能表：卡西欧(CASIO)，西铁城（CITIZEN）石英表：天梭(TISSOT)，雷达（RADO）写一个方法，让这些手表按顺序展示下自己的功能。
•所有的手表都有自己的名字；
•所有的手表都有年月日时分秒（6个属性），并且可以显示时间；
•所有的手表都可以连续打出五次自己的广告语；
•机械表可以自动上弦；
•石英表中的天梭（TISSOT）和机械表中的欧米茄（OMEGA）有秒表计时功能（不需要实现计时的具体逻辑）；
•光能表中的卡西欧（CASIO）可以计算X天之后是哪一天（需要自己实现逻辑，不能使用C#自带的DateTime类，注意闰年）；
现在大连有一家表店有如下这些手表：机械表：欧米茄(OMEGA)，万国（IWC）光能表：卡西欧(CASIO)，西铁城（CITIZEN）石英表：天梭(TISSOT)，雷达（RADO）写一个方法，让这些手表按顺序展示下自己的功能。
2023/9/10 11:24:23
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① 实现UP、DOWN原语② 产生3个进程，两个进程模拟需要进入临界区的用户进程。
当需要进入临界区时，显示：“进程x请求进入临界区…”，同时向管理进程提出申请；
申请返回，表示进入了临界区。
在临界区中等待一段随机时间，并显示：“进程x正在临界区…”；
当时间结束，显示：“进程x退出临界区…”,同时向管理进程提出退出申请；
当申请返回，显示：“进程x已退出临界区。
”③ 一个进程作为原语的管理进程，接受其他进程的临界区进入请求：如果允许进入，则根据DOWN原语的操作步骤设置相应变量，然后返回；
如果不允许进入，则进入循环等待，直到允许为止；
退出时模拟UP操作。
④ 进程间通信可以采用信号、消息传递、管道或网络通信方式。
当需要进入临界区时，显示：“进程x请求进入临界区…”，同时向管理进程提出申请；
申请返回，表示进入了临界区。
在临界区中等待一段随机时间，并显示：“进程x正在临界区…”；
当时间结束，显示：“进程x退出临界区…”,同时向管理进程提出退出申请；
当申请返回，显示：“进程x已退出临界区。
”③ 一个进程作为原语的管理进程，接受其他进程的临界区进入请求：如果允许进入，则根据DOWN原语的操作步骤设置相应变量，然后返回；
如果不允许进入，则进入循环等待，直到允许为止；
退出时模拟UP操作。
④ 进程间通信可以采用信号、消息传递、管道或网络通信方式。
2023/8/27 9:28:46
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介绍一款便携式智能化手语实时翻译系统。
利用Flex2.2弯曲传感器、MPU-6050六轴传感器采集手势特征信息，传送至STM32微处理器，经算法处理，判断当前的手语信息，并通过语音合成模块和OLED显示屏对手语信息进行实时的语音翻译和文本显示。
手语信息经蓝牙传输至用户智能手机，APP可将其编辑为短信息。
采用人性化、个性化的手套外观设计，具有处理速度快、识别率高、适应能力强、操作简单等特点，应用前景广阔。
利用Flex2.2弯曲传感器、MPU-6050六轴传感器采集手势特征信息，传送至STM32微处理器，经算法处理，判断当前的手语信息，并通过语音合成模块和OLED显示屏对手语信息进行实时的语音翻译和文本显示。
手语信息经蓝牙传输至用户智能手机，APP可将其编辑为短信息。
采用人性化、个性化的手套外观设计，具有处理速度快、识别率高、适应能力强、操作简单等特点，应用前景广阔。
2023/8/25 8:03:55
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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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