为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN

包含simulinkVehicleNetworkToolbox工具支持kvaser设备的安装包插件及安装配置说明，kvaser最新版本驱动，Kvaser与simulink通信测试demo（亲测），对实际总线上的信号上传给simulink实时仿真提供了解决思路。

http://www.amazon.com/Foundations-Python-Network-Programming-Brandon/dp/1430258543这本书是2014年底出版的，基于最新的python3.4版本。
配书源码链接https://github.com/brandon-rhodes/fopnp目录Chapter1:IntroductiontoClient-ServerNetworkingChapter2:UDPChapter3:TCPChapter4:SocketNamesandDNSChapter5:NetworkDataandNetworkErrorsChapter6:TLS/SSLChapter7:ServerArchitectureChapter8:CachesandMessageQueuesChapter9:HTTPClientsChapter10:HTTPServersChapter11:TheWorldWideWebChapter12:BuildingandParsingE-MailChapter13:SMTPChapter14:POPChapter15:IMAPChapter16:TelnetandSSHChapter17:FTPChapter18:RPCInstead,thisbookfocusesonnetworkprogramming,usingPython3foreveryexamplescriptandsnippetofcodeatthePythonprompt.Theseexamplesareintendedtobuildacomprehensivepictureofhownetworkclients,networkservers,andnetworktoolscanbestbeconstructedfromthetoolsprovidedbythelanguage.ReaderscanstudythetransitionfromPython2toPython3bycomparingthescriptsusedineachchapterofthesecondeditionofthisbookwiththelistingshereinthethirdedition—bothofwhichareavailableathttps://github.com/brandon-rhodes/fopnp/tree/m/thankstotheexcellentApresspolicyofmakingsourcecodeavailableonline.ThegoalineachofthefollowingchaptersissimplytoshowyouhowPython3canbestbeusedtosolvemodernnetworkprogrammingproblems.

MATLABNeuralNetworkToolbox官方教程，包括入门教程，用户手册和参考手册

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。