Halcon19.11+20.05安装包。
包括：-windows.exe、-windows-deep-learning-core.exe、-deep-learning-data.exe、-runtime.exe
包括：-windows.exe、-windows-deep-learning-core.exe、-deep-learning-data.exe、-runtime.exe
2025/2/2 8:36:46
160B
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deep_sort_yolo3进行的多目标跟踪,效果不错,在1080ti上可以做到实时,由于csdn上不能上传大于220MB的文件,如果有不会训练模型的朋友,可以私聊我
2025/1/18 7:06:46
9.98MB
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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
2024/9/30 19:19:14
624B
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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
2024/9/8 16:05:21
75.15MB
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ImageNetpre-trainedResNet-50的caffemodel来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接
2024/6/1 12:07:56
90.74MB
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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
2024/1/4 18:36:40
8.65MB
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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
2023/11/3 21:50:53
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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）
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）
2023/8/16 2:10:44
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ImageNetpre-trainedResNet-101的caffemodel来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接
2023/8/15 8:16:19
158.3MB
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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。
2024-04-09 15:03
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