https工具类，里面包括两个方法，分别获取企业微信自建应用员工信息、welink的h5轻应用员工信息，授权码code需要自己获取。

QtHttpServer库文件，测试用例，所需ssl文件，亲测可用，详细介绍：https://blog.csdn.net/neochan1108/article/details/123912990

胶囊网络的Tensorflow实现 要求 tensorflow> = 1.4（也许1.3也应该工作，尽管我没有测试它） 麻木 枕头 科学的 胶囊网络 我试图实现这个想法 文件描述 config.py包含所有需要的超级参数。 utils.py包含有关加载和保存的功能。 model.py具有capsNet和整个模型实现的所有构建块。 train.py用于培训。 eval.py用于评估。 用法 训练 $ python train.py 评估 $ python eval.py 训练 结果 分类 时代 10 测试权限 99.278 重建

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WebSocket C ++中的WebSocket v13实现 用法 # include " websocket.hpp " ... using namespace nc ; loop = uv_default_loop(); websocket::WebSocketClient ws (loop); ws.on_connection = [](websocket::WebSocket* ws, const websocket::HttpResponse* res) { ws-> send < char>({ 16 , 0 , 15 , 0 }); ws-> send ( " echo hello " ); res-> end (); }; ws.connect( " ws://localh

矩阵指针Matlab代码L2RPN-使用-A3C 使用 Actor-Critic 框架进行 L2RPN 挑战 ( & ) 的强化学习。 使用此代码训练的代理是挑战的获胜者之一。 代码使用pypownet环境()。 该代码是在 LGPLv3 许可下发布的。 要求 Python >= 3.6 凯拉斯 pypownet 虚拟环境 (conda/venv) 推荐 Pypownet 安装和文档： 文件说明 PDF文件 Amar_L2RPN_IJCNN_git.pdf - 在 IJCNN-2019 的 L2RPN 研讨会上介绍该方法。 总结方法和培训方法中的想法。 Numpy 文件 valid_actions_array_uniq.npz - 有效唯一动作矩阵 valid_actions_masking_subid_perm.npz - 将变电站 Id 映射到用于屏蔽参与者输出的唯一有效动作的矩阵 Python文件 valid_switching_controls.py - 创建上述 numpy 文件的 python 文件 pypow_14_a3c_final.py - 用于使用 A3C 训练演员

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在window平台下，自己编译OpenSSL,Libcurl ，来支持HTTPS传输协议。官方libcurl仅支持HTTP。此curl，支持https，包括c++需要的头文件,lib,dll等，无需自己重新编译