Win64OpenSSL-1_0_2a.exe，从http://www.slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html下载的64位版本

全新RTCM3.3协议完整版RTCMSTANDARD10403.3DIFFERENTIALGNSS(GLOBALNAVIGATIONSATELLITESYSTEMS)SERVICES–VERSION3DEVELOPEDBYRTCMSPECIALCOMMITTEENO.104OCTOBER7,2016COPYRIGHT©2016RTCMRadioTechnicalCommissionforMaritimeServices1611N.KentSt.,Suite605Arlington,Virginia22209-2143,U.S.A.E-Mail:info@rtcm.orgWebSite:http:/www.rtcm.org

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

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ArticlecopyrightbySymplicitPTYLTDSymplicitPTYLTD版权所有原作者：SymplicitPTYLTD；
译者：UCD翻译小组，Sophie；
 校审：Angela原文链接：http://www.symplicit.com.au/personas_designing_for_real_people.php原文下载：Personas:DesigningforRealPeople(pdf,316KB)人物角色是虚拟的，也是典型和形象的，它是你的目标用户的一种代表。
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安装PyQt5，避免了下载速度慢，安装时间长。
（python是3.6版本的）步骤-1将压缩文件中的文件添加到anaconda安装目录：D:\Anaconda3\Lib\site-packages如果想在pycharm中使用Qt的designer,那么参考步骤二步骤-2参考：https://www.cnblogs.com/rhxuza1993/p/7304923.html跳过前几部分，从file-setting-externaltools（外部工具）这步开始祝大家好运啊

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C#ZedGraph实时多条曲线数据更新实例具体可以参考https://www.cnblogs.com/JiYF/p/11182658.html这里去查看效果主要代码已说明，看懂就不要下载了，没有积分博客留言，给出邮箱，我给你发。

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。