:movie_camera:Notflix:movie_camera:||:laptop_computer:项目Notflix是一个ReactJS网站，旨在通过alura的“ImersãoReact”活动中进行研究。
单击预览已部署的演示！！:fire::fire::fire::exclamation_mark:去做编辑和删除功能，我承认本人很懒-现在已经完成了！:check_mark:视频卡悬停了-完成！:check_mark:将无聊的警报替换为一件好事-完成！:check_mark:播放视频的漂亮模态-完成！:check_mark::wrench:技术领域该项目是使用以下技术开发的：:question_mark:如何使用要克隆并运行此应用程序，您需要从您的命令行：安装简单#Clonethisrepository$gitclonehttps://git
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2023/2/8 18:09:49
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neamen版模电不用多说了，配套的书后习题解答是相当难找的，想要就抓紧吧。
均为pdf格式，便于阅读和打印。
均为pdf格式，便于阅读和打印。
2023/2/6 6:15:07
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Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
2023/1/22 22:31:45
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EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是汇合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
2023/1/20 10:48:24
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信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持信驰达的lora模组公有协议测试，其他的模组不支持
2023/1/16 17:45:50
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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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