帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和

请先装好mongo以及redis，然后python环境请确认在python3.5+，不会安装mongo看这里mongo以及redis装好后，进入项目目录，依照步骤执行：pipinstall-rrequirements.txt#运行：pythonserver.py#或者gunicorn--bind127.0.0.1:8001--worker-classsanic.worker.GunicornWorkerserver:apv0.1.0：小说的基本搜索解析功能搜索记录缓存书架书签登录初步兼容手机（后续跟进）TODO:注册（开放注册）上次阅读最新章节书友推荐（很基础的推荐）目录获取翻页搜索排行部分页面重写排行榜阅读书单推荐：owllook使用了以下第三方包:sanic：基于Python3.5+的异步web服务器sanic_session：sanic的持续会话插件uvloop：sanic默认使用uvloop，替代asyncio本身的loopmotor：异步的mongodb驱动?Jinja2：基于python的模板引擎aiohttp：异步请求aiocache：异步缓存，本项目改用了其中的decorator部分，缓存数据库使用rediscaddy：基于go的web服务器…...更多见requirements.txt，感谢开发者。
web框架：bootstrap：Sleek,intuitive,andpowerfulfront-endframeworkforfasterandeasierwebdevelopment.mdui：MDUI是一个基于MaterialDesign的前端框架

通过模块化的编程思想，运用Tensorflow搭建的全连接神经网络，代码包括5个文件，分别为generateds.py;forward.py;backward.py;test.py;appMnist.py，分别对应生成数据集，前向传播，反向传播，测试模型，运用模型做预测的功能

课程简单写的，如有需要下载后可以私信给作业相关的说明文档，py写的

add_layer.py

cifar10_vgg16.py

Django-Tatorr项目结构默认情况下，Django模板加载器会在每个应用程序内查找一个templates文件夹。
但是为避免命名空间问题，您还需要在添加模板文件之前在其下的文件夹中重复应用名称。
例如，如果我们的example_project包含一个pages应用程序和一个home.html模板文件，则正确的结构应如下所示：在pages应用程序中，我们创建一个templates目录，然后是一个pages目录，最后是我们的home.html文件。
├──example_project│├──__init__.py│├──settings.py│├──urls.py│└──wsgi.py|└──pages|├──__init__.py│├──admin.py│├──apps.py

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

Python五子棋代码

普通TCP聊天程序，分java,python两个版本。
程序亮点：图形界面：tkinter-＞python,swing-＞java多线程，tcp，以及通信协议设计。
使用方法：启动服务端java/pythonChatServer.java/py启动客户端java/pythonChatClient.java/py登录客户端时注意用loginfo.txt文件中的用户信息登录。
格式为：　用户名＃＃密码更多请参看original_prj中的文档说明。
另外，python版本尚有两个bug需带修复，你知道是哪两个bug吗？欢迎来信告知并留下意见和反馈！我的email:tonytan198211@gmail.com

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。