<table id="wm886"></table>
<rt id="wm886"></rt> 網絡爬蟲 網絡爬蟲在CPP中爬行鏈接到你想要的深度。控制臺應用程序 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
上傳用戶：1370893801
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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MATLAB深度學習簡介深度學習是機器學習的一個類型，該類型的模型直接從圖像、文本或聲音中學 習執行分類任務。通常使用神經網絡架構實現深度學習。“深度”一詞是指網絡 中的層數 — 層數越多，網絡越深。傳統的神經網絡只包含 2 層或 3 層， 而深度網絡可能有幾百層。下面只是深度學習發揮作用的幾個例子:? 無人駕駛汽車在接近人行橫道線時減速。? ATM 拒收假鈔。? 智能手機應用程序即時翻譯國外路標。深度學習特別適合鑒別應用場景，比如人臉辨識、 文本翻譯、語音識別以及高級駕駛輔助系統(包括 車道分類和交通標志識別)。簡言之，精確。先進的工具和技術極大改進了深度學習算法，達到了 很高的水平，在圖像分類上能夠超越人類，能打敗世界最優秀的圍棋 選手，還能實現語音控制助理功能，如 Amazon Echo? 和 GOOGLE Home，可用來查找和下載您喜歡的新歌。如果您剛接觸深度學習，快速而輕松的入門方法是使用現有網絡， 比如 AlexNet，用一百多萬張圖像訓練好的 CNN。AlexNet 最常用于 圖像分類。它可將圖像劃分為 1000 個不同的類別，包括鍵盤、鼠標、 鉛筆和其他辦公設備，以及各個品種的狗、貓、馬和其他動物。
標簽： Matlab
上傳時間： 2022-06-10
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1，使用wireshark獲取完整的UDP報文打開wireshark，設置監聽網卡后，使用GOOGLE chrome瀏覽器訪問我騰訊微博的i http://p.t.qq.com/welcomeback.php？lv=1#！/ist/qqfriends/5/？pgv_ref-im.perinfo.pe rinfo.icon？ptlang-2052&pgv-ref-im.perinfo.perinfo.icon，抓得的UDP報文如圖1所示。分析以上的報文內容，UDP作為一種面向無連接服務的運輸協議，其報文格式相當簡單。第一行中，Source port：64318是源端口號。第二行中，Destination port：53是目的端口號。第三行中，Length：34表示UDP報文段的長度為34字節。第四行中，Checksum之后的數表示檢驗和。這里0x表示計算機中16進制數的開始符，其后的4f0e表示16進制表示的檢驗和，把它們換成二進制表示為：0100 1111 0000 1110.從wireshark的抓包數據看出，我抓到的UDP協議多數被應用層的DNS協議應用。當一臺主機中的DNS應用程序想要進行一次查詢時，它構成了一個DNS查詢報文并將其交給UDP，UDP無須執行任何實體握手過程，主機端的UDP為此報文添加首部字段，并將其發出。
上傳時間： 2022-06-20
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在2011年舉行的GOOGLE I/O開發者大會上， GOOGLE發布了基于Arduino的Android Open Accessory標準和ADK工具，這使得大家對Arduino的前景十分看好。Phillip Torrone大膽地預測GOOGLE將用Android+Arduino的形式掀起自己的“Kinect模式”浪潮。 目前， 國內關注Arduino的人越來越多， 但介紹Arduino的書籍卻很少。筆者由于工作的關系， 接觸Arduino較早，所以希望通過自己的努力讓更多的人了解Arduino， 在近一年的時間里， 通過不斷學習、 查閱Arduino相關知識， 終于完成了書稿的撰寫工作。 但在書稿完成之后， 心中卻一直忐忑不安， Arduino是一個介于軟件與硬件之間的產品， 系統性不是很強， 加上筆者水平有限， 拙著中一定存在不少的缺點與漏洞， 為此， 筆者先為書中的不足之處致以真誠的歉意， 同時誠摯地歡迎廣大讀者提出寶貴的意見并不吝賜教。
上傳時間： 2022-06-21
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