app封装系统 app误报毒app可上传 自动实现5分钟随机更换包名和签名+视频教程 程序可实现安卓app五分钟自动打包更换包名和签名 也可以上传打包好的apk五分钟自动更换包名和签名， 自动覆盖原下载路径 可以解决因为签名包名和报毒软件相同造成的误报毒 上传打包好的apk可以是封装的，也可以是原生的~ 上传apk的如果有加固就不能使用此功能 本程序所有功能逻辑均没有第三方介入

曾用名OceanStor toolkit，简称toolkit，华为SmartKit为存储、服务器、云计算三大领域的产品提供了统一的服务工具平台，同时也支持原OceanStor Toolkit的所有功能。

matlab美白代码卡格勒CIFAR-10 CIFAR-10竞争代码。 概括 描述 模型 具有3x3内核的超深度卷积网络[1] 数据扩充 裁剪，水平反射[2]和缩放。 参见lib / data_augmentation.lua 前处理 全局对比度归一化（GCN）和ZCA白化。 参见lib / preprocessing.lua 训练时间 在GTX760上20小时。 预测时间 在GTX760上为2.5小时。 结果 0.93320（单个模型）。 0.94150（平均6个型号） 神经网络配置 图层类型 参数 输入 尺寸：24x24，频道：3 卷积 内核：3x3，通道：64，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：64，填充：1 relu 最大池 内核：2x2，步幅：2 辍学 率：0.25 卷积 内核：3x3，通道：128，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：128，填充：1 relu 最大池 内核：2x2，步幅：2 辍学 率：0.25 卷积 内核：3x3，通道：256，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：256，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：256，

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简要介绍 我是竞赛选手rebornZH，很高兴在2019 CCF BDCI大赛中拿下3个NLP竞赛TOP，在这里我主要分享金融信息负面及主体判定赛题的解决方案和自己对另外两个NLP赛题的一些解题思路，希望能与大家一起学习，一起进步，同时如果有NLP方向的朋友愿意和我一起交流学习NLP技术我也是非常欢迎的，可以加我QQ联系，后面有联系方式。最后希望大家多给下star，毕竟整理这些也挺花时间的，在这里先谢谢大家了。 比赛链接 金融信息负面及主体判定： “技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型： 互联网金融新实体发现： 特别说明 上面的开源代码是在我最终版代码上修改而来的baseline，因为有些代码涉及到我队友，不方便全部开源，因此我特地整理一个比较好的基线给大家作为参考，这个基线的分数应该是该赛题开源的基线中分数最好的，并且距离最终版代码差别不是特别大。 GPU最低要求：2080Ti