欢迎使用Live-DL保存直播，本工具通过FFmpeg保存直播流，CPU占用极低。
支持录制所有RTMP方式推流的直播网站，如哔哩哔哩等Step1.复制直播流地址到窗口（直播流地址可以通过Chrome浏览器F12“检查”功能获得，切换到Network选项卡，刷新页面，最长的一条就是）Step2.输入保存的文件名（文件会保存为“当天日期+你输入的名字.mp4”）Step3.选择保存路径a.保存在当前文件夹b.保存在E:\ReliveSavec.自定义路径（例如C:\users\yourname\desktop\）按Q可停止

最新的多功能电能表，取代DL/T614-1997。
于2008年6月1日起实施。

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

本实施细则以《远动设备及系统第5-104部分：传输规约采用标准传输协议集的IEC60870-5-101网络访问》（DL/T634.5104-2009）为基础，并充分考虑广东电网配电网自动化运行的实际需要，对标准作出修改和补充。
本实施细则规定了配电网自动化主站系统和配电自动化终端之间进行数据传输的帧格式、数据编码及传输规则。

SIGCOMM2020论文集，共53篇，目录详见https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3387514

sihp1020.dlhp1020打印机dl文件适用于路由器打印驱动服务，将usb打印机配制成网络打印机

该存储库已存档，请访问以获取正在积极维护的版本eth-contract-apiEthereumJ本机API可以轻松使用和测试智能合约＃入门这里是有关如何安装和使用该库的快速指南。
##安装您可以在Bintray存储库中找到该应用程序。
要添加存储库，请将以下内容添加到pom.xml中bintrayhttps://dl.bintray.com/cubefriendly/maven/然后准备添加eth-contract-api作为依赖项<de

动手学深度学习Pytorch版，电子版，含代码

DL/T645-2007电表通讯协议解析工具通讯参数基本都有，可显示16进制发送接收命令

虚拟电表，可用于抄表软件，采集器，集中器等测试过程。
功能丰富，支持DL/T645-1997DL/T645-2007等电表协助，读书自动走字，属软件调试利器。

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。