深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

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KerasDeepLearningCookbookCopyright©2018PacktPublishingAllrightsreserved.Nopartofthisbookmaybereproduced,storedinaretrievalsystem,ortransmittedinanyformorbyanymeans,withoutthepriorwrittenpermissionofthepublisher,exceptinthecaseofbriefquotationsembeddedincriticalarticlesorreviews.Everyefforthasbeenmadeinthepreparationofthisbooktoensuretheaccuracyoftheinformationpresented.However,theinformationcontainedinthisbookissoldwithoutwarranty,eitherexpressorimplied.Neithertheauthors,norPacktPublishingoritsdealersanddistributors,willbeheldliableforanydamagescausedorallegedtohavebeencauseddirectlyorindirectlybythisbook.PacktPublishinghasendeavoredtoprovidetrademarkinformationaboutallofthecompaniesandproductsmentionedinthisbookbytheappropriateuseofcapitals.However,PacktPublishingcannotguaranteetheaccuracyofthisinformation.Co妹妹issioningEditor:AmeyVarangaonkarAcquisitionEditor:KaranJainContentDevelopmentEditor:KaranThakkarTechnicalEditor:SagarSawantCopyEditor:SafisEditingProjectCoordinator:NidhiJoshiProofreader:SafisEditingIndexer:PratikShirodkarGraphics:JishaChirayilProductionCoordinator:AparnaBhagatFirstpublished:October2018Productionreference:1301018PublishedbyPacktPublishingLtd.LiveryPlace35LiveryStreetBirminghamB32PB,UK.ISBN978-1-78862-175-5www.packtpub.com

《迈向5G-C-RAN：需要、架构与挑战》白皮书自从2009年，中国挪动初次提出C-RAN不雅点，已经有7年。
期间中国挪动络续相持着每一隔多少年宣告一个版本的C-RAN白皮书，向业界传递C-RAN阻滞并召唤业界怪异到场C-RAN的研发。
这期间，中国挪动络续相持不懈地在增长C-RAN群集化枚举以及相助化本领在现网中的使用，并钻研无线云收集，为最终实现无线通讯网的“Open&Soft”的目的而格斗。
自从中国挪动的收集进入4G期间，前传收集对于传输资源破费过高而相对于应传输资源有限的收集梦想，使患上C-RAN在中国挪动收集的使用受到了未必限度，其阻滞也相对于迟钝。
而从2014年起，经由引入无源波分配置配备枚举WDM（Wavelength-divisionMultiplexing）以及CPRI（Co妹妹onPublicRadioInterface，通用人民无线电接口）收缩本领，未必水平上处置了前传收集的光纤资源破费过多的下场。
继而，在2015年至2016年年中，中国挪动在一年的功夫内建议了多省的C-RAN规模枚举的验证责任。
经由福建、江苏、安徽三省的规模枚举以及临时运维验证，不光证明晰C-RAN组网方式在综剖析本、无线相助化抗干扰、飞腾能耗等方面上风明晰，也证明晰C-RAN付与无源WDM（彩光）传输方案的10站如下的小规模群集，飞腾了对于机房的配电、空间、牢靠性等申请，经由临时运维，在运维难度、缺陷率等都未明晰回升。
2015年的4期TD-LTE建树指点不雅点中，将C-RAN作为优选建树方式在全网举行履行。
目前C-RAN在内地多省已经末了了全网的使用。
相较于C-RAN的群集化、相助化以及绿色节能方面在中挪动现网的增长，无线云化的不雅点也垂垂被业界普及的付与，C-RAN在引入收集成果虚构化NFV（NetworkFunctionsVirtualization）框架后，更是带来了无线资源敏捷编排的上风。
另一方面，面向5G，基于群集/漫衍单元CU/DU（CentralizedUnit/DistributedUnit）的两级架构也已经被业界所招供，这一收集架构与无线云化的松散，组成为了5GC-RAN的两个底子因素。
随着越来越多的产业界公司末了投入5GC-RAN的研发，松散更多产业相助同伴怪异钻研以及处置无线云化在5G收集使用上的下场以及挑战，将是C-RAN本领钻研以及产业增长的下一个目的。
本白皮书与2014年头宣告的《C-RAN无线接中计绿色演进3.0》以及2016年松散产业相助同伴怪异宣告的《NGFI：下一代前传收集接口》白皮书一脉相承，重点在于叙述无线云收集底子不雅点以及本领因素，经由产业界各方松散宣告本白皮书，咱们阻滞进一步增长无线云收集（Cloud-RAN，C-RAN的四个不雅点之一）的成熟，并减速增长无线云配置配备枚举的商用进程。

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效率器操作体系数据库节点宕机，操作体系收集地址能够PING通但不能短途登录，经由HP效率器的MP管理口使用CO召唤进入晤面分区，同样涌现不能晤面的缺陷征兆。
经由MP管理口中的CM菜单中的RS召唤举行分区重启，此时涌现分区不能启动缺陷，经由MP中的SEL查验日志信息，无硬件缺陷日志，惟独对于体系启动的软件缺陷报警

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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。