Halcon20.11.1.0安装包和license环境:win10/win71.安装Halcon,依次安装:01_halcon-20.11.1.0-windows.exe02_halcon-20.11.1.0-windows-deep-learning-core.exe03_halcon-20.11.1.0-windows-deep-learning-data.exelicense_eval_halcon_steady_2020_12.dat2.安装cuda10.2.89,依次安装01_cuda_10.2.89_441.22_windows.exe02_cuda_10.2

Deep_Freeze_Enterprise_8.30.220.4890&ServerEnterprisev8.30.270.4890，企业版是一个控制台，没有保护功能

ImageNetpre-trainedResNet-50的caffemodel来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接

VM环境下结合NSX部署趋势无代理杀毒软件，配置相关策略信息实现杀毒

详情请看https://bbs.deepin.org/zh/post/212885下载链接：Gitee：源码地址：https://gitee.com/gfdgd-xi/deep-wine-runner蓝奏云：https://gfdgdxi.lanzous.com/b01nz7y3e，提取码：7oii迅雷网盘：https://pan.xunlei.com/s/VMSCKZnpw_tl_cSZS1snZQRrA1，提取码：83pc百度网盘：https://pan.baidu.com/s/17NKtmCQ4Uf7iQ5wmss2nzQ，提取码：bv8w

DeepResolution2.0基于深度学习的多元曲线分辨率2.0DeepResolution已经提出了基于深度学习的多元曲线分辨率2.0（DeepResolution2.0）方法来自动解析GC-MS数据。
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）

ImageNetpre-trainedResNet-101的caffemodel来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接

对深度强化学习的基本操作的程序。

企业为了与合作伙伴、员工、供货商或客户有更实时的连接，有越来越多的在线数据中心，而这些应用正面临着日益增加的网络攻击。
与传统的威胁相比，这些针对目标性攻击的威胁数量更多也更复杂，所以对于数据安全的遵循就变得更加严格。
而您的公司则更坚固的安全防护，让您的虚拟和实体数据中心，以及云端运算不会因信息威胁而造成性能的降低。
虚拟化能够帮助用户显著地节省数据中心运营成本，用户减少硬件成本和能源需求并且可以在部署关键应用方面获得更大的灵活性和可用性。
在虚拟化中，IT人员所面对的最大挑战是应用安全机制，即如何能使用户充分利用其在虚拟化方面的投资。
这包括如何使用户能够在相同的物理服务器上将虚拟机设置成不同的安全等级，在使用诸如vMotion机制的同时提供持续的防护，当虚拟机在休眠或离线状态下仍能对其进行防护，并且使用户能够扩展其虚拟化环境以充分利用云计算技术。
TrendMicroDeepSecurity是一种在虚拟、云计算和传统的数据中心环境之间统一安全性的服务器和应用程序防护软件。
它帮助组织预防针对操作系统和应用程序漏洞的非法入侵，监控系统的完整性，并集中管理风险日志，符合包括PCI在内的关键法规和标准，并有助于降低运营成本。
趋势科技DeepSecurity不但可以对物理服务器上的操作系统、应用程序和数据进行防护，同时利用VMwarevShield技术来保护处于运行状态和休眠状态的虚拟机，同时提供集中的控管平台，获得最大化的性能和操作灵活性。

KeyFeaturesLearnPyTorchforimplementingcutting-edgedeeplearningalgorithms.Trainyourneuralnetworksforhigherspeedandflexibilityandlearnhowtoimplementtheminvariousscenarios;CovervariousadvancedneuralnetworkarchitecturesuchasResNet,Inception,DenseNetandmorewithpracticalexamples;

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。