LUA-5.0.2.tar.gz
2021-12-27 20:06:41 186KB LUA LUA-5.0.2
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ffmpeg-4.0.2 C++库,包括ffmpeg-4.0.2-win64-dev,ffmpeg-4.0.2-win64-shared,ffmpeg-4.0.2-win64-static
2021-12-27 17:36:05 83.64MB ffmpeg-4.0.2
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在Win7下测试可用的私有云OwnCloud 7.0.2版本,8.1开始只能使用Linux系统了
2021-12-26 09:17:16 37.95MB OwnCloud
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tomcat现在是eclipse的容器,一般在eclipse中编写jsp文件需要tomcat支持才能使用
2021-12-25 21:46:02 10.58MB tomcat
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openjfx11openjfx-11.0.2_windows-x64_bin-sdk.zip
2021-12-24 16:04:26 39.99MB javafx
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MySQL5.0(xp下的安装包)+ Navicat(8.0.20)+Patch(绝对可用!) MySQL5.0(xp下的安装包)+ Navicat(8.0.20)+Patch(绝对可用!)安装教程请访问:http://blog.csdn.net/yanzi1225627
2021-12-23 18:16:18 43.88MB MySQL5.0 Navicat(8.0.20) Navicat xp下的安装包
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openssl-1.0.2o.tar.gz
2021-12-23 15:47:52 5.09MB openssl
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firebug2.0.16-firepath+火狐浏览器48.0.2_x64 FireFox火狐浏览器中FireBug的使用方法,有利于程序员很快的找到bug,并且解决,还可以跟踪js代码,很有用哦。。
2021-12-23 09:08:27 47.49MB firebug
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IMDB_Sentiment_Analysis 鉴于大量的在线评论数据(Amazon,IMDB等),情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中,建立了一个情感分类器,用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的IMDB数据集上完成的。 它由25,000个训练样本(其中20%是验证样本)和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入(Keras嵌入层)。 我训练了不同的模型,其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84%。 第二个示例由两组Conv1D和MaxPooling1D图层组成,后面是标准GRU图层。 观察到85%的准确性。 我已经将CuDNN层用于LSTM和GRU,因为它们在GPU上的速度比标准LSTM和GRU层快得多。 所有实现都是使用Keras进行的。 另一个具有RMS Prop精度的示例为84%,而
2021-12-21 16:05:55 95KB JupyterNotebook
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clumsy怎么使用 clumsy 首先根据用户选择的 filter 来拦截指定的网络数据。在 filter 中可以设定你感兴趣的协议(tcp/udp),端口号,是接收还是发出的端口。你也可以通过简单的逻辑语句来进一步缩小范围。当 clumsy 被激活时,只有符合这些标准的网络数据会被进行处理,而你不感兴趣的数据仍然会由系统正常传输。
2021-12-20 17:50:17 293KB clumsy
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