摘要:VC/C++源码,文件操作,文件变更比如在记事本或DW中，若有外部程序打开了某个文件，并进行了内容编辑及保存，若你当前正在打开本文件，则程序会弹出一个提示，告诉你文件被外部程序修改，能否恢复文件？或许平时你见的比较多吧？实现的方法是：利用API函数FindFirstChangeNotification，可以用于监视指定目录下的文件系统变更情况，并可设置通知条件，函数返回的句柄被用于监视文件变更的线程。
运行环境：Windows/VisualC/C++
运行环境：Windows/VisualC/C++
2018/1/20 2:47:51
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内容概要：yolov5火焰识别模型完整项目，采用C/S结构。
项目分为前端代码，用vue编写；
后端代码，用python编写，做成api接口。
灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。
源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。
适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员能学到什么：可以快速出效果。
阅读建议：详情请查看文章引见:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254
项目分为前端代码，用vue编写；
后端代码，用python编写，做成api接口。
灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。
源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。
适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员能学到什么：可以快速出效果。
阅读建议：详情请查看文章引见:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254
2015/7/23 17:04:01
23.41MB
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卷积神经网络Lenet5深度学习，机器学习，训练数据集MNIST，测试集错误率可以到1.06%，C++完成VC完成C++源代码VC源代码
2018/3/12 21:46:21
11.14MB
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本资源是《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》教程的源代码，供计算机相关领域的技术人员与爱好者学习。
2017/6/2 8:18:36
154.04MB
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c＃毕业设计源码学习OpenCV此存储库包含在我们的博客上共享的有关计算机视觉，深度学习和AI文章的代码。
想要成为AI专家吗？是一个很好的终点。
博客文章列表博客文章
想要成为AI专家吗？是一个很好的终点。
博客文章列表博客文章
2016/1/20 9:26:49
738.44MB
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SiameseNeuralNetworksforOne-shotImageRecognition，关于用于一次性图像辨认的连体神经网络的论文，方便深入图像深度学习
2015/11/6 10:04:04
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
3.95MB
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Cora数据集包含2708篇科学出版物，edges:5429，classes:7，features:1433每个科学出版物都由一个01词向量描绘训练集（140，1433），测试集（1000，1433），总训练集（1708，1433），训练集从总训练集中抽取，存在labeled和unlabeld节点用于深度学习，图神经网络的训练
2019/4/21 3:36:07
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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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