使用HTML，CSS和JavaScript重新创建Netflix界面。 在平台上进行的实际挑战：重新创建。

学习WPF图形编程，制作了一个类似VISIO流程图绘制工具。可以将数据保存到文件,模拟了visio的连接线重新规划的部分功能。

能为每个监测任务设置4个重新启动的任务的时间，到了设置点，看门狗软件就会把监测的任务重新启动。同时会自动监视运行软件，一旦发现被监视软件死掉就会自动重新启动。 使用方法： 1、本看门狗的自身重新启动时间点，可以为空 这下面可以输入4个时间段（比如0304），在这个4个设置的时间段内，本监控软件自身会重新启动一次，以免长期运行不稳定死掉。 当然可以留空不设置，一般来说是可以不设置的。 2、巡查间隔/分 巡查间隔：最短5分钟，最长999分钟，本软件会检查任务列表里的程序是否在运行，如果没运行则立即启动 如果输入非法数字，则默认为10 3、上次重启动时间：只读 这个是看门的最后一次重新启动的时间 4、系统时间 ：只读 显示系统的时间 5、 需要定时重新执行的程序：完整的路径程序名（最多可以设置8个任务）， 免费版本只能运行1个任务，虽然你可以设置8个 这里通过按钮可以选择需要监视的程序，可执行文件。必须包含全路径。 6、任务重新启动时间点：可为空 每个任务可以设置4个重新启动的时间段（比如1618表示16点18分），也可以留空不设置 7、上次重启时间：只读 每个被监测的任务的最后一次重新启动的时间

使用NVIDIA预训练模型和Transfer Learning Toolkit 3.0与机器人创建基于手势的交互 在这个项目中，我们演示如何训练您自己的手势识别深度学习管道。 我们从预先训练的检测模型开始，使用Transfer Learning Toolkit 3.0将其重新用于手部检测，然后将其与专用手势识别模型一起使用。 经过培训后，我们将在NVIDIA:registered:Jetson:trade_mark:上部署此模型。 可以将这种手势识别应用程序部署在机器人上以理解人类手势并与人类进行交互。 该演示可以作为点播网络研讨会提供： : 第1部分。训练对象检测网络 1.环境设置 先决条件 Ubuntu 18.04 LTS python> = 3.6.9 = 19.03.5 docker-API 1.40 nvidia-container-toolkit> = 1.3.0-1

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MacBERT：重新审视中文自然语言处理的预训练模型（EMNLP的发现）

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