仆人
这些库提供了一系列组合器来定义 Web 服务并为每个端点自动生成文档和客户端查询功能。
为了根据您的需要最大限度地减少依赖项，我们在不同的包下提供这些功能。
servant ，其中包含声明Web 服务和实现带有每个端点的处理程序的 HTTP 服务器所需的一切。
servant-client ，它让你自动派生 Haskell 函数，让你查询仆人web 服务的每个端点。
servant-docs ，它允许您为您的网络服务生成 API 文档。
servant-jquery ，它允许您派生 Javascript 函数（基于 jquery）来查询您的 API 的端点，本着与servant-client相同的精神。
黑线鳕
我们尝试维护最新的文档：
2021-07-10 12:03:53
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转移共享文件夹，将共享权限，安全性设置，共享用户等设置，，一并转移到另一盘符或者另一电脑中。。无需再设置此文件夹的共享安全性权限。。是文件服务器转移的超好帮手。。
2021-07-07 10:26:36
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:party_popper: :party_popper: :party_popper: 我们发布了带有TF2支持的2.0.0版本。 :party_popper: :party_popper: :party_popper:
如果您将此项目用于研究，请引用：
@misc{Kashgari
author = {Eliyar Eziz},
title = {Kashgari},
year = {2019},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/BrikerMan/Kashgari}}
}
总览
Kashgari是一个简单而强大的NLP Transfer学
2021-07-06 15:06:44
1.69MB
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功能：实现跳转
当DR=SR时，则IP＋OFFSET→ PC；
当DR
2021-07-02 15:16:54
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--很简单易用的Windows操作系统下个人"文档"或"图片"，包括【我的下载】文件转移--
系统【安装高手】、【管理控】和【细节控】的好帮手，
可以自由定义需要指定的各种文件下载与安装位置，甚至包括Appdata文件夹位置也转移。
2021-06-30 19:22:36
280KB
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I3D模型从Tensorflow转移到PyTorch
此仓库包含几个脚本，这些脚本允许从论文的I3D的Tensorflow实现传递权重 Joao Carreira和Andrew Zisserman撰写的PyTorch的。
原始（和官方的！）张量流代码可以在找到。
传输的核心是i3d_tf_to_pt.py脚本
使用python i3d_tf_to_pt.py --rgb启动它，以生成从ImageNet扩展初始化中python i3d_tf_to_pt.py --rgb的rgb检查点权重。
要生成流权重，请使用python i3d_tf_to_pt.py --flow 。
您还可以通过同时使用两个标记python i3d_tf_to_pt.py --rgb --flow在一次运行中生成两者。
请注意，主版本需要PyTorch 0.3，因为它依赖于此最新版本中所包含的Constan
2021-06-29 11:46:53
319.6MB
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