简单的8085汇编程序和反汇编程序，用于教育用途。 8085asm会生成映射文件和intel十六进制文件。 它支持指令EQU，ORG，DB，DS和END。

解析器从HTML网页中提取数据并将其导入电子表格。 重要的！ 在网站的仅1个详细页面上选择必要的数据类型。 我们的技术本身会在网站上找到相似的页面，并为您提取必要的数据。 爬取基于机器学习自动进行。 与其他网页抓取工具相比，无需指定所有页面，目录，分页和其他设置。 解析器（抓取器）是从网站抓取数据的扩展。 对于营销人员，商店老板和许多其他人来说，这是一个很好的工具。 借助刮板，您可以轻松分析竞争对手的产品可用性，监控价格变化等。借助解析器，您可以快速下载具有所需特性的产品目录。 此功能将帮助优化大量数据的工作。 您可以在我们的初学者订阅计划中免费使用scraper解析器。 您每月将获得1000个免费的页面抓取信用额度。 通过这种方式，您可以看到Web scraper Parsers的工作方式以及可以无风险导出的内容。 除了免费计划，我们还为更多抓取功能支付了计划。 通过我们的扩展程序可以获取的数据类型示例：•有关休息场所，生活条件，天气，博物馆的运营方式的信息。 •产品描述：名称，照片，重量，尺寸，颜色，形状，数量，运输和付款信息，价格等。•文章收集：标题，文章，出版日期。 •有关财产的信息：地址，价格，面积，照片，建造年份，有关所有者的信息等。•从各种来源收集有关公司的反馈，以分析公众意见。 •收集有关数千个活动的数据以创建一个应用程序。 •从不同来源下载简历或职位空缺。 •人的个人资料：姓名，姓氏，生日，照片，联系人，工作地点，职位，居住地等。•百科全书数据。 •用于学习AI（人工智能）的数据。 对于谁来说，抓取器解析器将成为必不可少的工具：•商店所有者：搜索潜在客户，产品数据。 •商人：监控竞争对手以制定更好的业务策略。 •房地产经纪人。 •人事经理。 •初创者创建成功。 •不同产品的购买者：不同网站上的价格分析。 •压人。 • 学生。 可以使用Microsoft Excel和其他数据可视化程序轻松地处理通过抓取器解析器获取的数据。 解析器支持所有流行的数据格式，例如xls，xlsx，csv，json，xml和API。 例如，使用刮板，您可以下载商品名称及其成本，并根据获得的数据，构建感兴趣期间的价格变化图。 或构建按日期和许多其他事物添加文章的图表。 解析器如何工作？ 解析器（抓取器）的工作类似于搜索引擎的工作。 搜索引擎可应要求分析网站内容并在浏览器中显示结果。 使用刮板解析器，您可以在站点页面上选择必要的元素，然后借助xpath，扩展名将所需值的地址传递给服务器。 接下来，一个特殊程序分析该站点并查找相同类型的页面。 程序将从这些页面中检索您先前标记的信息并将其写入文件。 在网站上处理了所需的页面数后，您将获得一个单独文件中的值，您可以下载该文件。 有了这个刮板扩展件，它很容易工作。 您只需要指定名称并在任何产品卡上选择一个值即可。 所有提取的数据都被扩展为xls，xlsx，csv，json，xml文件和API。 解析器的说明：1.安装解析器扩展。 2.转到产品/配置文件/商品卡页面。 3.单击图标以打开浏览器右上角的扩展名。 借助拖放，您可以更改扩展窗口在网站上的位置。 “选择模式”按钮使您可以浏览网站并执行各种功能，而无需通过网络抓取工具提取信息。 4.在标签字段中，输入数据组的名称。 5.突出显示“突出显示网站上的字段”下面的框，然后在网站页面上单击所需的值。 6.确保指示的值出现在“突出显示网站上的字段”字段中。 7.如果突出显示的字段是表格，则在“突出显示网站上的字段”行中，将显示该表格的第一个值和“齿轮”符号，通过单击可查看该表格的值，将被下载。 通过单击“齿轮”符号，您可以选择要下载的数据类型：URL，图像，表格，文本。 8.如果需要下载其他数据组，请单击“添加新字段”按钮，然后重复步骤4-7。 9.在“每个网站的限制页面”字段中，您可以指定要从该网站下载的页面数。 默认情况下，此字段是根据您的数据计划的页数限制。 10.填写所有字段后，单击“开始”按钮。 11.在扩展窗口中，您将看到解析器查看的页面数和满足您要求的数量。 请注意，刮取过程可能需要一些时间。 12.您可以关闭此页面或浏览器，但是抓取过程仍将继续。 如果要检查抓取的进度，请打开页面及其上的扩展名，或转到网站上的“历史记录”页面。 13.在扩展窗口中完成抓取过程后，单击“显示数据”按钮。 14.按开始更新刮取数据。 15.计划每天更新数据。 16.查看可视化数据。 17.选择要下载的数据格式。 18.打开计算机上的文件。 Web scraper解析器不会从社交网络中提取数据。 我们随时准备为您提供帮助。 如果您在安装，刮板扩展程序的操作过程中有任何疑问，或者对添加新功能有任何建议，请在此处或在Facebook https://www.fa

基于ffmpge实现的简单的播放器.仅包含音视频处理相关代码,不涉及UI.主要作为学习ffmpeg的笔记记录.适合小白,大牛请绕行哈...

slf4j-simple-1.7.5.jar

人脸检测经典论文 Radpid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 阅读笔记

一个简单的KBQA 一个简单的基于知识图谱的问答系统 数据集：数据集为2019年语言智能大赛的关系撤除数据集 实体识别模型：利用Transformer模型进行实体识别（以后会变更为bert） 事实识别：自己构造了几十条数据，利用逻辑回归进行预测 关系类型：包含'主演'，'作者'，'歌手'，'出生日期'，'导演'，'出生地'，'出版社'，'成立日期'，'连载网站'，'国籍'，'毕业院校”，“民族”，“所属专辑”，“目”，“作曲”等15中关系类型 实体类型：包含'影视作品'，'书籍'，'歌曲'，'人物'，'企业'，'网络小说'，'生物'7种实体类型

perl 模块(spreadsheet、XML::Simple、DBB::mysql等模块) perl 模块(spreadsheet、XML::Simple、DBB::mysql等模块)

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Typora-root-url 图片 复制粘贴语义分割 复制粘贴方法的非官方实现： 这个 repo 是语义分割的实现。 您也可以在实例分割中使用。 我们在类似 VOC 的数据集上进行。 如果您的数据集类似于 coco，则需要先从 coco 中提取掩码。 更多详情见。 本 repo 中使用的方法： 随机水平翻转 大规模抖动 复制粘贴 脚步： 选择源图像和主图像； 从源图像中获取注释； 重新缩放源图像及其注释； 将源图像和注释粘贴到主图像和注释； 合并主注释和源注释； 用法： 如果使用类似 coco 的数据集，则需要先运行get_coco_mask.py ： usage : get_coco_mask . py [ - h ] [ - - input_dir INPUT_DIR ] [ - - split SPLIT ] optional arguments :

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