《Qt及Qt Quick开发实战精解》代码。Qt（官方发音同cute 发音为/kju:t/，虽然也俗称为Q.T.发音为/kju:tiː/"）是一个跨平台的C++应用程序开发框架。广泛用于开发GUI程序，这种情况下又被称为部件工具箱。也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt使用于OPIE、Skype、VLC media player、Adobe Photoshop Elements、VirtualBox与Mathematica以及被Autodesk 、欧洲空间局、梦工厂、Google、HP、KDE、卢卡斯影业、西门子公司、富豪集团, 华特迪士尼动画制作公司、三星集团、飞利浦、Panasonic 所使用。
上传时间： 2015-12-06
上传用户：filling87
安装登录后轻松浏览国外网站,用于访问国外网站,例如：google学术、twitter,facebooketc
标签： 影梭 用于访问国外网站 例如：google学术、twitter facebooketc
上传时间： 2017-02-10
上传用户：zw_wang
Google 机器学习开源 TensorFlow官方文档中文版。
标签： TensorFlow pdf v1 文档
上传时间： 2017-07-25
上传用户：zuqisong
网络爬虫 网络爬虫在CPP中爬行链接到你想要的深度。控制台应用程序 Ubuntu 14.04 LTS上编译的程序 用g+编译器编译 相依性 卷曲 Boost图书馆 用于编译的命令 G+爬虫.cpp-lcurl-lost_regex-o爬虫 输入 URL：您想要抓取示例“dirghbuch.com”的URL 链接数：要从爬行中提取的每页链接数 深度：我们想爬多深，在哪里深度可以定义为树的深度。 输出量 crawler.txt 限制 链接数最多可达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。 没有完整URL的链接被追加到用户在大容量中插入的URLwww.xyz.com有/conatct-us的网址将是www.xyz.com/contact-us 唯一的单词也包含html标记。 可能的改进，但尚未落实 限制共享变量的使用 改进使其易于并行化 比卷曲更有效的爬行方式
上传时间： 2018-06-20
上传用户：1370893801
tensorflow目前作为google发布的基础深度学习软件工具包，具有划时代的意义，附件为tensorflow的基础调用实例及使用方法，非常适合初学者
上传时间： 2018-07-15
上传用户：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.
上传时间： 2019-01-25
上传用户：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.
标签： Opportunities Consumption Technology Mobile
上传时间： 2020-05-30
上传用户：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.
上传时间： 2020-06-01
上传用户：shancjb
这是我在做大学教授期间推荐给我学生的一本书，非常好，适合入门学习。《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码，代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾：代码的解释和注释是全英文的，即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。本人认为，这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。作者在github公布了代码，本人参照书本，对全部代码做了中文解释和注释，并下载了代码所需要的一些数据集（尤其是“猫狗大战”数据集），并对其中一些图像进行了本地化，代码全部测试通过。（请按照文件顺序运行，代码前后有部分关联）。以下代码包含了全书约80%左右的知识点，代码目录：2.1: A first look at a neural network（ 初识神经网络）3.5: Classifying movie reviews（电影评论分类：二分类问题）3.6: Classifying newswires（新闻分类：多分类问题 ）3.7: Predicting house prices（预测房价：回归问题）4.4: Underfitting and overfitting（ 过拟合与欠拟合）5.1: Introduction to convnets（卷积神经网络简介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型数据集上从头开始训练一个卷积网络）5.3: Using a pre-trained convnet（使用预训练的卷积神经网络）5.4: Visualizing what convnets learn（卷积神经网络的可视化）
上传时间： 2022-01-30
上传用户：
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”平台。 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。
标签： configurator 无人机
上传时间： 2022-06-09
上传用户：
