此文档适用于ME3630GSM/CDMA2000/WCDMA/TD-SCDMA/LTETDD/LTEFDD全网通无线通讯模块产品的软件开发人员。
该文档中的AT指令，如无特殊说明，适用于ME3630模块通用软件版本（ME3630CxAVx.xBxx，其中x代表具体数字）。

SIMD指令集大全，对于数据的cpu加速处理的优化指令集。
包括MMX、SSE以及部分AVX的指令集，开发过程中可以参考。

CRT和FX的打包版，亲测可用Name:Givaraa[Company:AvxHm.se[SerialNumber:03-47-266551[LicenseKey:AAQANNS3V7B8CX5NQYC5A942AD759BCDQVWG1DKYMM6WNYVJ[IssueDate:12-13-2017[Features:[

本书从应用编程的角度解释x86处理器的内部架构和执行环境，全面介绍如何用x86汇编语言编写可被高级语言调用的函数。
主要内容包括：x86-32核心架构（第1章和第2章），x87浮点单元（第3章和第4章），MMX技术（第5章和第6章），流式SIMD扩展（第7章至第11章），高级向量扩展（第12章至第16章），x86-64核心架构（第17章和第18章），x86-64SSE和AVX（第19章和第20章），高级主题（第21章和第22章）。
书中包含了大量的示例代码，以帮助读者快速理解x86汇编语言编程和x86平台的计算资源。
本书可作为高等院校计算机及相关专业学生的教材，也可供想要学习x86汇编语言编程的软件开发者使用。

AVX指令集的详细介绍

课程名目作业VS2019C++残缺可运行文档见博客https://blog.csdn.net/qq_44319285/article/details/113307715

深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

处理“YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouseAVX2”,tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl（WindowsCPU版Python3.7）

完好的vs2010工程，检测你CPU支持的SIMD指令集类别

Tensorflow1.5GPU版合用于python3.6若您的CPU不支持AVX指令集，则此版本为可用的TensorflowGPU最高版本！

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。