抖音云冲马桶小编亲身测试，完美运行。
1.先安装文件夹中的python3.52.然后点击一键安装库环境，这里比较慢，大概花40分钟3.一键启动获取弹幕4.打开里面的冲马桶5.下载直播伴侣，点击获取窗口，点击开始直播6.输入你的地址7.完美运行需要更多好的软件请私信我，或者查看我的频道，更多原创精品制作中。
下个预告是原创作品：云猜数字大小，让直播间的速度翻倍。
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2019/2/10 6:36:32
117.86MB
1
代码说明对sm3的结构进行了底层的函数实现，经过调用和组装生成可以执行的sm3模块，由于硬件环境有限且没有加速部件，所以运行起来相对比较慢，可以作为后续openssl库函数调用实现和加速的依据。
运行指点将源码clone到本地运行main函数即可运行。
软件环境：VisualStudio2019硬件环境：PC机
运行指点将源码clone到本地运行main函数即可运行。
软件环境：VisualStudio2019硬件环境：PC机
2016/10/18 2:51:41
4KB
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为了处理传统BP（BackPropagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.
2020/2/17 3:21:14
1.18MB
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递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。
2017/3/13 16:19:19
1.39MB
1
iperf3是一款点对点网络测试工具，比如：服务器A上的某个服务访问特别慢，那么到底是不是由于内网之间的网络延迟导致的呢？还是被访问的服务本身就有问题呢？如果使用ping或者Telnet只能单纯的检测网络是不是通，如果网络不稳定，它是不晓得的，这个时候你就可以用iperf来测试。
2015/5/10 16:43:46
4.93MB
1
由于官网下载的速度极慢，特拿来共享DASVersion:DASV3.3.1Date:2011-02-17Customers:Internal,toolpartnersandcustomer
2021/3/9 9:12:40
3.07MB
1
2019-nCov-api新冠肺炎api前言本项目通过爬取腾讯、新浪、丁香园等疫情数据，获取新冠肺炎相关数据，并整合为api数据，做法简单粗暴，类似于端口转发。
数据包含口罩预约、同乘车辆、疫情小区、数据分析、国内外详细数据、实时旧事动态、确诊人员信息流动轨迹、疫情谣言等。
当前接口部署到我自己的乞丐服务器上面的，可能速度有点慢，希望且用且珍惜。
github地址：https://github.com/LiangWuCode/2019-nCov-api文档地址：https://wuliang.art/ncov/doc.html#/home另外前期仓促之间也用flutter搞了个app，
数据包含口罩预约、同乘车辆、疫情小区、数据分析、国内外详细数据、实时旧事动态、确诊人员信息流动轨迹、疫情谣言等。
当前接口部署到我自己的乞丐服务器上面的，可能速度有点慢，希望且用且珍惜。
github地址：https://github.com/LiangWuCode/2019-nCov-api文档地址：https://wuliang.art/ncov/doc.html#/home另外前期仓促之间也用flutter搞了个app，
2015/6/1 3:22:34
99KB
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随着计算机技术和模式识别等相关技术的飞速发展，使运用当今先进技术来研制安全监测系统成为可能，人脸识别是安全监测系统中身份识别的一种最方便、最直接的方法。
传统的人脸图像识别系统是由大规模或超大规模集成电路来完成的，图像采集依赖于较大型设备，速度比较慢，实时性较差，在小范围内使用价格比较昂贵。
随着数字信号处理器DSP的飞速发展，它以其高速、准确的功能为图像获取带来了新的途径，而且用硬件来实现人脸图像识别价格比较低廉。
DSP（digitalsignalprocessor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。
再对数字信号进行修改、删
传统的人脸图像识别系统是由大规模或超大规模集成电路来完成的，图像采集依赖于较大型设备，速度比较慢，实时性较差，在小范围内使用价格比较昂贵。
随着数字信号处理器DSP的飞速发展，它以其高速、准确的功能为图像获取带来了新的途径，而且用硬件来实现人脸图像识别价格比较低廉。
DSP（digitalsignalprocessor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。
再对数字信号进行修改、删
2018/11/3 21:30:24
429KB
1
使用说明1，官网下载地址https\://services.gradle.org/distributions/gradle-3.3-all,不同版本更改版本号即可，官网下载不成功的，嫌官网下载速度慢的，可以直接在这里下载2，更多版本gradle*.zip资源包参见https://editor.csdn.net/md/?articleId=107882711，如有需要可当做工具珍藏。
这里坚持并且免积分下载，如有需要积分可以博客下留言邮箱
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2019/4/21 11:38:44
136.12MB
1
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