sklearn库学习心得

之前放了一份劫持补丁的写法（https://bbs.125.la/thread-14255649-1-1.html ）但是需要配合我扩展的WonderWall+黑月来编译。以前都是自己私下用未公开，现在用易越来越少了，现在放出来也算对易做点贡献，希望能帮助到易友。 主要功能就是支持全局变量的汇编写法，这个在15年左右的时候就写好了，由于自身比较懒一直没有写支持多行模式的，反正将就着用。汇编支持全局变量的好处是显而易见的，在hook的时候更加的灵活，无论什么类型的调用都可以轻松掌控。 下面就是一些较原版WonderWall更新的内容，记得的大概就这些： 特别声明:只支持5.11版本的易语言 +加入内联支持全局变量(单行)+模块快捷添加+DLL编译,导出函数支持nake处理(在源文件目录下新建一个和源文件同名+_nake.ini 的文件,内容是需要处理的函数名称)*改变调用内联汇编模块Fasm方式，方便更新Fasm.dll随时替换在原有WonderWall基础上扩展,这里感谢baby的无私开源!使用方法:按解压后文件结构复制到易安装目录.+调试信息长度去除限制，以前输出信息太多会被自动清空。+源文件名+_Command.ini 可以定义编译参数，格式如下[linker]extra_args= /MAP;  extra_args用于指定附加给链接器的额外参数。默认为空。/NOD:libc.lib /BASE:0x13140000 /DEBUG /PDB:none;  VS2010编译器 要想基址固定，在链接器中去掉/DYNAMICBASE加上/FIXED+源文件名+.def 放置到源码目录，可以改变导出函数序号，exe也能导出函数+输出链接命令行参数+增加编译时显示等待信息框，方便改变链接时候修改链接的文件,如.def .obj这些+修正Win10系统中输入时输入法窗口不在光标位置的问题 特别声明:只支持5.11版本的易语言 支持win10，黑月+WonderWall Plus 组合没有问题，其他插件未测试。 放几张以前代码中的使用图片

mfem：轻量，通用，可扩展的C ++库，用于有限元方法

开源库的包名是这个org.apache.commons.net.ftp.FTPClient;是属于局域网的ftp上传，要有ip、端口、用户名以及密码。我根据网上的下载demo，自已研究了一番，又封装了一个类自已使用。欢迎访问博客：http://blog.csdn.net/qq_16064871

本资源内有一个开源的红外码库，大约有20种设备的码。更重要的里面有一个开源码库的网址，有大约30000种中设备的码值。

一款新发布的万能红外码库芯片，集成空调，电视，机顶盒红外码库； 支持BLE和Modbus功能，串口通信，可以直接外接RS485芯片，接入PLC，无需外接MCU； 支持蓝牙和Modbus-RTU通信控制协议的万能红外码库芯片，集成空调、电视、机顶盒码库 支持可编程NEC、RC-5红外遥控发码，支持64通道红外录制学习和发送控制； 支持在线更新码库，新增未知设备码库功能； 新发布产品，网上资源少；

通过以上示例代码，你应该能够理解如何使用EasyExcel库在Java中进行Excel文件的写入操作。这个库提供了简洁的API，使得Excel文件的操作变得非常方便。 总结一下，实现Excel文件写入的步骤包括： 1.引入EasyExcel的依赖。 2.准备数据，将数据封装到Java对象中。 3.使用EasyExcel.write创建ExcelWriter对象，并指定文件名和Java对象类型。 4.使用sheet方法指定test名称。 5.调用ExcelUtil.easyExcelTest方法将数据写入Excel文件。 在实际项目中，你可以根据需要进一步定制Excel的样式、格式等。此外，EasyExcel还支持更多高级的功能，如读取Excel、数据导出校验等。 希望这份详细的代码示例和解释对你有所帮助！

STM32F1 系列 HAL 库 API 文档。 有 HAL 和 LL 库的各个外设的 API 说明。 有命名规范。 有 1166 页。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

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