《Qt及Qt Quick開發實戰精解》代碼。Qt（官方發音同cute 發音為/kju:t/，雖然也俗稱為Q.T.發音為/kju:ti?/"）是一個跨平臺的C++應用程序開發框架。廣泛用于開發GUI程序，這種情況下又被稱為部件工具箱。也可用于開發非GUI程序，比如控制臺工具和服務器。Qt使用于OPIE、Skype、VLC media player、Adobe Photoshop Elements、VirtualBox與Mathematica以及被Autodesk 、歐洲空間局、夢工廠、Google、HP、KDE、盧卡斯影業、西門子公司、富豪集團, 華特迪士尼動畫制作公司、三星集團、飛利浦、Panasonic 所使用。
上傳時間： 2015-12-06
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安裝登錄后輕松瀏覽國外網站,用于訪問國外網站,例如：google學術、twitter,facebooketc
標簽： 影梭 用于訪問國外網站 例如：google學術、twitter facebooketc
上傳時間： 2017-02-10
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Google 機器學習開源 TensorFlow官方文檔中文版。
標簽： TensorFlow pdf v1 文檔
上傳時間： 2017-07-25
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網絡爬蟲 網絡爬蟲在CPP中爬行鏈接到你想要的深度?？刂婆_應用程序 Ubuntu 14.04 LTS上編譯的程序 用g+編譯器編譯 相依性 卷曲 Boost圖書館 用于編譯的命令 G+爬蟲.cpp-lcurl-lost_regex-o爬蟲 輸入 URL：您想要抓取示例“dirghbuch.com”的URL 鏈接數：要從爬行中提取的每頁鏈接數 深度：我們想爬多深，在哪里深度可以定義為樹的深度。 輸出量 crawler.txt 限制 鏈接數最多可達100。 Does not work for website which has blocked curl crawling for example google.com yahoo.com 由于缺乏并行性，所以速度很慢。 沒有完整URL的鏈接被追加到用戶在大容量中插入的URLwww.xyz.com有/conatct-us的網址將是www.xyz.com/contact-us 唯一的單詞也包含html標記。 可能的改進，但尚未落實 限制共享變量的使用 改進使其易于并行化 比卷曲更有效的爬行方式
上傳時間： 2018-06-20
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tensorflow目前作為google發布的基礎深度學習軟件工具包，具有劃時代的意義，附件為tensorflow的基礎調用實例及使用方法，非常適合初學者
上傳時間： 2018-07-15
上傳用戶：gls123
Introduction jSMPP is a java implementation (SMPP API) of the SMPP protocol (currently supports SMPP v3.4). It provides interfaces to communicate with a Message Center or an ESME (External Short Message Entity) and is able to handle traffic of 3000-5000 messages per second. jSMPP is not a high-level library. People looking for a quick way to get started with SMPP may be better of using an abstraction layer such as the Apache Camel SMPP component: http://camel.apache.org/smpp.html Travis-CI status: History The project started on Google Code: http://code.google.com/p/jsmpp/ It was maintained by uudashr on Github until 2013. It is now a community project maintained at http://jsmpp.org Release procedure mvn deploy -DperformRelease=true -Durl=https://oss.sonatype.org/service/local/staging/deploy/maven2/ -DrepositoryId=sonatype-nexus-staging -Dgpg.passphrase=<yourpassphrase> log in here: https://oss.sonatype.org click the 'Staging Repositories' link select the repository and click close select the repository and click release License Copyright (C) 2007-2013, Nuruddin Ashr uudashr@gmail.com Copyright (C) 2012-2013, Denis Kostousov denis.kostousov@gmail.com Copyright (C) 2014, Daniel Pocock http://danielpocock.com Copyright (C) 2016, Pim Moerenhout pim.moerenhout@gmail.com This project is licensed under the Apache Software License 2.0.
上傳時間： 2019-01-25
上傳用戶：dragon_longer
The growth of mobile technologies is remarkable. At a recent Mobile World Congress Conference, Eric Schmidt, CEO of Google predicted that within three years, smart phones will surpass Personal Com- puter sales. The number of mobile phones used worldwide has exceeded 4.6 billion with continued growth expected in the future. In fact, in the United States alone, the numbers of mobile phone users comprise over 80% of the population.
標簽： Opportunities Consumption Technology Mobile
上傳時間： 2020-05-30
上傳用戶：shancjb
The information age is exploding around us, giving us access to dizzying amounts of data the instant it becomes available. Smart phones and tablets provide an untethered experience that offers stream- ing video, audio, and other media formats to just about any place on the planet. Even people who are not “computer literate” use Facebook to catch up with friends and family, use Google to research a new restaurant choice and print directions to get there, or Tweet their reactions once they have sampled the fare. The budding Internet-of-things will only catalyze this data eruption. The infrastructure supporting these services is also growing exponentially, and the technology that facilitates this rapid growth is virtualization.
上傳時間： 2020-06-01
上傳用戶：shancjb
這是我在做大學教授期間推薦給我學生的一本書，非常好，適合入門學習。《python深度學習》由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書所有知識點。在學習完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認為，這本書和代碼是初學者入門深度學習及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼，本人參照書本，對全部代碼做了中文解釋和注釋，并下載了代碼所需要的一些數據集（尤其是“貓狗大戰”數據集），并對其中一些圖像進行了本地化，代碼全部測試通過。（請按照文件順序運行，代碼前后有部分關聯）。以下代碼包含了全書約80%左右的知識點，代碼目錄：2.1: A first look at a neural network（ 初識神經網絡）3.5: Classifying movie reviews（電影評論分類：二分類問題）3.6: Classifying newswires（新聞分類：多分類問題 ）3.7: Predicting house prices（預測房價：回歸問題）4.4: Underfitting and overfitting（ 過擬合與欠擬合）5.1: Introduction to convnets（卷積神經網絡簡介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型數據集上從頭開始訓練一個卷積網絡）5.3: Using a pre-trained convnet（使用預訓練的卷積神經網絡）5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經網絡的可視化）
上傳時間： 2022-01-30
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新版本無人機.刷機用借助此實際應用程序，管理無人機的所有區域，例如電動機，GPS，傳感器，陀螺儀，接收器，端口和固件INAV-Chrome 的配置器中的新功能：修復了導致加速度計校準失敗的錯誤支持DJI FPV系統配置輸出選項卡中的怠速節氣門和馬達極現在可以在“混合器”選項卡中選擇“漫遊者”和“船用”平臺。 固件方面的支持仍然有限！閱讀完整的變更日誌 在過去的幾年中，無人駕駛飛機取得了相當大的進步，越來越多的人能夠獲取和使用無人機。 不用說，無人機可以基於特定固件在一組命令上運行。 在這方面， 用於Chrome的INAV-Configurator隨附的工具可幫助您輕鬆配置無人機的各個方面。支持多種硬件配置首先要提到的一件事是，要求Google Chrome瀏覽器能夠訪問INAV-Chrome的配置器功能。 儘管它已集成到Chrome中，但它可以作為獨立應用程序運行，甚至可以脫機使用，而與瀏覽器無關。 您甚至可以從Google Apps菜單為其創建桌面快捷方式。不用說，另一個要求是實際的飛行裝置。 該應用程序支持所有支持INAV的硬件配置，例如Sirius AIR3，SPRacingF3，Vortex，Sparky，DoDo，CC3D / EVO，Flip32 / + / Deluxe，DragonFly32，CJMCU Microquad，Chebuzz F3，STM32F3Discovery，Hermit ，Naze32 Tricopter框架和Skyline32。該窗口非常直觀，並提供各種令人印象深刻的提示和文檔。 在上方的工具欄上，您可以找到連接選項，這些選項可以通過COM端口，手動選擇或無線模式進行。 您也可以選擇自動連接。 連接後，您可以在上方的工具欄中查看設備的功能，並在側面板中輕鬆瀏覽配置選項。管理傳感器，電機，端口和固件本。
標簽： configurator 無人機
上傳時間： 2022-06-09
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