pre-comm-nim：为Nim提交前的挂钩

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Deeplearningsimplifiedbytakingsupervised,unsupervised,andreinforcementlearningtothenextlevelusingthePythonecosystemTransferlearningisamachinelearning(ML)techniquewhereknowledgegainedduringtrainingasetofproblemscanbeusedtosolveothersimilarproblems.Thepurposeofthisbookistwo-fold;firstly,wefocusondetailedcoverageofdeeplearning(DL)andtransferlearning,comparingandcontrastingthetwowitheasy-to-followconceptsandexamples.Thesecondareaoffocusisreal-worldexamplesandresearchproblemsusingTensorFlow,Keras,andthePythonecosystemwithhands-onexamples.ThebookstartswiththekeyessentialconceptsofMLandDL,followedbydepictionandcoverageofimportantDLarchitecturessuchasconvolutionalneuralnetworks(CNNs),deepneuralnetworks(DNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),longshort-termmemory(LSTM),andcapsulenetworks.Ourfocusthenshiftstotransferlearningconcepts,suchasmodelfreezing,fine-tuning,pre-trainedmodelsincludingVGG,inception,ResNet,andhowthesesystemsperformbetterthanDLmodelswithpracticalexamples.Intheconcludingchapters,wewillfocusonamultitudeofreal-worldcasestudiesandproblemsassociatedwithareassuchascomputervision,audioanalysisandnaturallanguageprocessing(NLP).Bytheendofthisbook,youwillbeabletoimplementbothDLandtransferlearningprinciplesinyourownsystems.WhatyouwilllearnSetupyourownDLenvironmentwithgraphicsprocessingunit(GPU)andCloudsupportDelveintotransferlearningprincipleswithMLandDLmodelsExplorevariousDLarchitectures,includingCNN,LSTM,andcapsulenetworksLearnaboutdataandnetworkrepresentationandlossfunctionsGettogripswithmodelsandstrategiesintransferlearningWalkthroughpotentialchallengesinbuildingcomplextransferlearningmodelsfromscratchExplorereal-worldresearchproblemsrelatedtocompute

GomokuAIincludingMinimax,HeuristicEvaluation,Alpha-BetaPruning,pre-evaluate,IterativeDeepening,VCT/VCF,PVS,killerheuristicsearch,dynamicmulti-thread(notverydynamic).Renjurule

boost库中文帮助文档.1.Boost.AccumulatorsPreface序言User'sGuide用户指南Acknowledgements鸣谢Reference参考手册2.Boost.AnyIntroduction简介Examples例子Reference参考手册Acknowledgements鸣谢3.Boost.ArrayIntroduction简介Reference参考手册DesignRationale设计原理Formoreinformation...更多信息...Acknowledgements鸣谢4.Boost.Concept_CheckConceptreference概念参考5.Boost.Date_TimeConceptual概念说明GeneralUsageExamples常见用例Gregorian格里历PosixTimePosix时间LocalTime本地时间DateTimeInput/Output日期时间的输入/输出Serialization序列化Details细节Examples例子LibraryReference库参考手册6.Boost.ForeachIntroduction简介Extensibility可扩展性Portability可移植性Pitfalls缺陷HistoryandAcknowledgements历史与鸣谢7.Boost.FunctionIntroduction简介History&CompatibilityNotes历史与兼容性说明Tutorial教程Reference参考手册FrequentlyAskedQuestions常见问题MiscellaneousNotes杂项说明Testsuite测试套件8.Boost.Functional/HashIntroduction简介Tutorial教程Extendingboost::hashforacustomdatatype为定制的数据类型扩展boost::hashCombininghashvalues组合散列值Portability可移植性DisablingTheExtensions禁止扩展ChangeLog变更历史Reference参考手册Links链接Acknowledgements鸣谢9.Boost.InterprocessIntroduction简介QuickGuidefortheImpatient快速入门Somebasicexplanations基本说明Sharingmemorybetweenprocesses进程间的共享内存MappingAddressIndependentPointer:offset_ptr映射地址无关的指针：offset_ptrSynchronizationmechanisms同步机制ManagedMemorySegments管理内存段Allocators,containersandmemoryallocationalgorithms分配器、容器和内存分配算法Directiostreamformatting:vectorstreamandbufferstream直接iostream格式化：vectorstream和bufferstreamOwnershipsmartpointers智能指针的所有权Architectureandinternals体系结构与内部细节CustomizingBoost.Interprocess定制Boost.InterprocessAcknowledgements,notesandlinks鸣谢、说明与链接Boost.InterprocessReference参考手册10.Boost.IntrusiveIntroduction简介Intrusiveandnon-intrusivecontainers介入式与非介入式容器HowtouseBoost.Intrusive如何使用Boost.IntrusiveWhentouse?何时使用？Conceptsummary概念摘要Pre

OSWorkflow是opensymphony组织开发的一个工作流引擎，目前的版本是2.8。
OSWorkflow用纯Java语言编写，并且开放源代码。
它最大的特点就是极其的灵活。
它面向的人群是具有技术背景的软件开发人员。
OSWorkflow不提倡用可视化工具定义流程。
用户可以根据自己的实际需求，来设计出完全符合自身业务逻辑的系统，而并不需要使用复杂的代码去实现。
换句话说OSWorkflow让我们真正解放了，使得我们从底层的代码堆中爬了出来，轻松地用一套通用的引擎机制去实现各种业务流程。
OSWorkflow提供我们所有工作流OSWorkflow开发指南Version1.0October15,2007Somanyopensourceprojects.WhynotOpenyourDocuments?中可能用到的元素例如：步骤（step）、条件（conditions）、循环（loops）、分支（spilts）、合并（joins）、角色（roles）、函数（function）等等。
首先我们来谈谈步骤：步骤是工作流中很重要的概念。
如果我们把工作流比喻成一条从起点站驶向终点站的公共汽车路线，那么步骤就相当于汽车站台。
而汽车有的正在排队等候进站，有的还没有进站，有的刚出站，这样就形成了所谓的“已完成”、“正在处理”、“已添加至处理队列”、“未处理”等状态。
另外一个重要的概念就是动作，动作就是工作流中每一步骤中"需要处理的事情"，每一个动作执行完毕以后都有一个结果。
公共汽车停站下客就好比一个动作，动作完成以后，开向下一站，或者加油，或者返程等等就是一个结果。
当然，实际上的工作流远比这辆汽车来的复杂，它涉及到的结果还包括原地踏步停留在同一步骤，或者是流转到另外的步骤中去，或者是流转到一个分支中去，或者汇集到一个合并中等。
如果动作被设置成为auto，那么只要触发器满足条件或者有来自外部的事件工作流便可自动执行。
在许多流程中，如果遇到并行处理某些事情，这就是分支。
分支一般是指并行处理多件事情而没有先后顺序。
若有一条分支进行了回退处理，整个流程都将回退。
与之相对的，合并就是把几条符合条件的分支聚合起来，使得事情变成"殊途同归"。
这也是非常常见的流程，同时也是最复杂的一种流程。
在步骤、动作和结果中都提供了函数功能，函数按执行的先后时机可分为pre-functions和post-functions。
顾名思义，pre-functions就是在事情发生之前执行的，而post-functions就是在事情发生以后执行的。
验证器是用来验证用户输入的数据是否合法的。
它也可以被应用在步骤，动作或结果中。
动作的执行结果可以是有条件的（conditional）也可以是无条件的（unconditional）。
对于有条件结果，可以允许有多个条件。
引擎将首先检查是否有满足的条件，它会逐一进行检查，直到符合的条件被找到才能执行。
如果没有一个条件被满足，那么最终引擎将产生无条件结果。
在每个步骤中调用工作流的人被称之为调用者（caller），而每个步骤都也会有一个所有者（owner），以代表在当前步骤中负责执行动作的角色或用户。
当前用户在执行当前步骤的时候，这些步骤被保留在当前表中(current)，而一旦步骤被执行完毕，引擎会马上将这个当前步骤从当前表中移到历史表中（history）。
5OSWorkfow的高级特性有发送邮件，注册器功能，通用动作和全局动作,触发器和定时器等等，以下会一一讲解。

越狱前的TQ在齐全配置配备枚举上都适用于iOS14.0〜iOS14.3的PRE-Jailbreak。
普通来说，越狱是从纵情内核读写倾向末了的，于是我将其命名为越狱前。
实际上，CVE-2021-1782（cicuta_virosa）是越狱前的责任。
基于实现为了纵情的r/w原语。
对于清静钻研人员以及越狱开拓人员实用。
保修单使用迫害自信。
我仅为清静钻研人员构建它。
对于普通用户而言不甚么意思。
不要在您的主配置配备枚举上运行它。
我不能保障会暴发甚么！之后外形更快地行使倾向（iPhone12：65s-＞10s，iPhone6s：188s-＞68s）平稳的内核读/写原语amfid旁路自己实施。
暴徒会使用它直接披发恶意代码。
在iPhone12pro（iOS14.3）上举行了测试。
在iPhone11（iOS14.0）上测试。
在iPhon

unixODBC

20170512-110547（MS-Celeb-1M数据集熬炼的模子文件，微软人脸识别数据库，名人榜遴选前100万名人，搜查引擎收集每一个名人100张人脸图片。
预熬炼模子准确率0.993+-0.004）

安装pthreads-w32-2-8-0-release.exe，里面会有源码和生成好的pthread动态库。
其中Pre-built.2\lib\pthreadVSE2.lib为win32平台库，可直接使用，若想编译源码，可按协助文档来。

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。