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钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载： 转炉数据： 放置在： (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug scikit-learn joblib 参数

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高手绕过， 这是一个使用规则mfc dll的小例子， 网上说的dll 大多是win32 的dll，没有mfc 的，给初学者带来困难 我最近要用，于是写了一个。。。有详细说明的

凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构

leetcode走方格起点到终点 前言 从山顶到谷底，我也仅仅用了不到3年的时间，由于研一的退学和研二的培训结构经历的失败，导致了我缺乏时间管理意识，研三阶段已经开始放飞自我，两年里囫囵吞枣的学了很多的东西，但是都以失败告终，这导致了我实习失败，论文失败，毕业失败，心态崩溃，成为了一个loseer！ 从小到大一路走来，我都是给人以好学生的姿态，至少在此之前从来都不接受自己变得不优秀的事实，但是研一和研二的两次决定都验证了：我，不优秀且蠢。我想这发生一切都应该不是偶然，肯定是自己自卑加社恐的性格弱点在作怪，要说之前没有显现出来是因为我按部就班，没有给他可乘之机。都说大学是个小社会，读研更甚，那么这方面的劣势就导致了不可挽回的。 分析下导致我失败的研究生阶段的原因： 主观原因： 自卑、社恐的心理。不自信使得我错过了一些原本争取到的机会，如牛逼的导师，不错的实习机会。而社恐使得我在与导师的交流过程中信息的不对称，我一年换了三个科研方向。 缺乏自律。我喜欢去做计划，但是在计划执行中总是被外界影响，比如实习期间我竟然选择了去参加培训，而培训的结果并不理想。 客观原因： 首先就是疫情影响直接导致了

一个新的打印预览,可以试试，针式打印机的连续走纸，和自定义纸张的问题，适用于爱普生系列打印机成功！！！请设置纸张为自动送纸，否则无法自动连续打印，写的比较乱 注意定义实例变量 uo_printer uo_1

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