德语句子的自动复杂度评估团队成员里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻邮件地址现有代码片段利用的图书馆运行代码（稍后将设置主入口点）下载数据集：pythondownload_data.py项目状态数据分析我们的主要数据源是TextComplexityDE19数据集（），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
2024/7/20 18:14:15
148KB
1
色彩调度器列出大量文件，从CIFS中移动文件，AI评分和在CIFS上排序等操作都很缓慢。
因此，它们与实时文件看门狗分开。
Lister，mover，scorer和sorter可以分别用于创建完全异步的管道。
或者，为了简单起见，我们可以将移动器，计分器和分类器组合为一个工作器。
初始化初始化数据库pythoncreate_sql_tables.py创建调度程序路径sudomkdir/media/schedulersudochownvoyager.voyager/media/schedulermkdir./tmp启动管道condaactivatechromo-schedulernohuppythonlister.py＞lister.log&nohuppythonscheduler.py＞scheduler.log&nohup
因此，它们与实时文件看门狗分开。
Lister，mover，scorer和sorter可以分别用于创建完全异步的管道。
或者，为了简单起见，我们可以将移动器，计分器和分类器组合为一个工作器。
初始化初始化数据库pythoncreate_sql_tables.py创建调度程序路径sudomkdir/media/schedulersudochownvoyager.voyager/media/schedulermkdir./tmp启动管道condaactivatechromo-schedulernohuppythonlister.py＞lister.log&nohuppythonscheduler.py＞scheduler.log&nohup
2024/7/14 16:49:48
667KB
1
遮罩评分R-CNN（MSR-CNN），，，。
CVPR2019口头论文，该项目基于。
介绍包含一个网络模块，用于了解预测的实例遮罩的质量。
所提出的网络块将实例特征和相应的预测掩码一起使用以对掩码IoU进行回归。
遮罩评分策略可在COCOAP评估过程中优先考虑更准确的遮罩预测，从而校准遮罩质量和遮罩得分之间的偏差，并提高实例分割性能。
通过对COCO数据集的广泛评估，MaskScoringR-CNN通过不同的模型和不同的框架带来一致且显着的收益。
MSR-CNN的网络如下：安装检查以获取安装说明。
准备数据mkdir-pdatasets/cocoln-s/path_to_coco_dataset/annotationsdatasets/coco/annotationsln-s/path_to_coco_dataset/trai
CVPR2019口头论文，该项目基于。
介绍包含一个网络模块，用于了解预测的实例遮罩的质量。
所提出的网络块将实例特征和相应的预测掩码一起使用以对掩码IoU进行回归。
遮罩评分策略可在COCOAP评估过程中优先考虑更准确的遮罩预测，从而校准遮罩质量和遮罩得分之间的偏差，并提高实例分割性能。
通过对COCO数据集的广泛评估，MaskScoringR-CNN通过不同的模型和不同的框架带来一致且显着的收益。
MSR-CNN的网络如下：安装检查以获取安装说明。
准备数据mkdir-pdatasets/cocoln-s/path_to_coco_dataset/annotationsdatasets/coco/annotationsln-s/path_to_coco_dataset/trai
2024/7/13 21:17:27
1.59MB
1
项目包含python爬虫，Matplotlib、Echarts数据可视化、Mapreduce、hive数据统计、情感分析、词图云、电影票房与评分预测。
2024/7/4 9:39:50
8.22MB
1
大家可以看看源码，自己做参考，其中有可能写的比较乱，不过里面的一些技术都有所体现，源码可可以执行，歌手评分系统初步是基于c++的带链表和文件存储，大家可以试试看，很好用大家可以看看源码，自己做参考，其中有可能写的比较乱，不过里面的一些技术都有所体现，源码可可以执行，歌手评分系统初步是基于c++的带链表和文件存储，大家可以试试看，很好用
2024/7/1 8:53:57
6KB
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系统环境：Windows10开发工具：MyEclipse2014/IDEAJava版本：JDK1.7服务器：tomcat7.0数据库：MySQL5.5系统采用技术：Spring+SpringMVC+Hibernate+easyui+jQuery+Ajax+面向接口编程————————————————该学生宿舍管理系统分为信息管理和系统管理两大模块。
其中，信息管理包括学生管理，班级管理，访客管理，损耗管理，宿舍管理，宿舍评分模块，系统管理包括用户管理，角色管理和菜单管理模块。
其中，信息管理包括学生管理，班级管理，访客管理，损耗管理，宿舍管理，宿舍评分模块，系统管理包括用户管理，角色管理和菜单管理模块。
2024/6/28 15:34:11
1.74MB
1
爬取豆瓣上的电影,未去重之前有13W+去重后有12W+,辛苦爬了两天
2024/6/27 16:41:29
85.83MB
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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
15KB