用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统，脚本可以直接运行（包括源码文件、数据文件） 用到技术：Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括：照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片，或者打开摄像头即可识别。

该jar包是属于大数据hadoop使用的些jar包，可以在编写代码的时候导入工程中 该jar包是属于大数据hadoop使用的些jar包，可以在编写代码的时候导入工程中

在质子能量为s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13的情况下，进行了在3.2 fb -1质子-质子碰撞中衰变成光子和射流的高质量共振的产生的搜索。 ATLAS探测器在大型强子对撞机上收集的$$ TeV。 选定的事件具有孤立的光子和射流，每个光子和射流的横向动量都超过150 GeV。 没有发现γ+射流不变质量分布与仅背景假设有显着偏差。 通用高斯形信号的横截面和标准模型以外的一些基准现象的极限设置为95％置信水平：激发的夸克与标准模型粒子具有矢量样的耦合，并且在非热量子黑洞中 额外空间维度的两个模型。 高宽比质量比为2％的高斯形共振的最小排除可见截面从质量为1.5 TeV的约6 fb降低为质量为5 TeV的约0.8 fb。 高斯形共振的宽质量比为15％的最小排除可见截面从质量为1.5 TeV的约50 fb降低到质量为5 TeV的约1.0 fb。 对于Randall-Sundrum（Arkani-Hamed-Dimopoulous-Dvali）模型（具有一（六）个额外的尺寸），激动的夸克在4.4 TeV的质量以下被排除，非热量子黑洞不在3.8（6.2）TeV的质量以下。

皮伯特 PyBERT是具有图形用户界面（GUI）的串行通信链路误码率测试仪模拟器。 它使用Enthought Python发行版（EPD）的Traits / UI软件包以及NumPy和SciPy软件包。 注意：在出于任何目的使用此软件包之前，您必须阅读并理解随附的“许可”文件中提出的条款。 安装 测验 Tox用于测试运行程序和文档构建器。 默认情况下，它运行以下环境： py36 ， py37 ， pylint ， flake8和docs 。 它将跳过所有缺少的python版本。 pip install tox tox 要运行单个环境（例如“ docs”），请运行： tox -e docs 文献资料 PyBERT文档以2种单独的形式存在： 对于开发人员： pybert / doc / build / html / index.html（请参阅有关如何构建文档的测试） 对于用户

在彩色玻璃冷凝物有效理论中，我们重新考虑了高能质子-核碰撞中正向速度下单个包容颗粒产生的次要阶数（NLO）计算。 我们专注于夸克生产的确定性，我们建立了一个新的因式分解方案，该方案通过NLO进行扰动校正，其中没有“快速扣除”。 也就是说，对影响因子的NLO校正与高能演化没有明确分开。 我们的构造利用了（NLO）Balitsky-Kovchegov方程的骨架结构，其中明确指出了进化的第一步。 通过使用所发射胶子的精确运动学来计算该首次发射，而不是使用精确近似来计算NLO影响因子。 这种特殊的计算已经在文献[1，2]中提出过，但是我们提出的扰动理论的重组是新的。 与[1，2]中的建议相比，我们的方案没有速度减法固有的微调，这可能是先前研究中观察到的NLO截面负性的起因。

我们表明，为了获得对离子-离子碰撞中带电粒子的横向矩分布的成功描述，必须包含一个热发射项。 发射的温度Tth与饱和度成正比，Tth = 1.8Qs /2π。 提出了在彩色玻璃冷凝物/饱和方法中计算横向矩谱的形式，其中可以看到该过程的两个阶段：彩色玻璃冷凝物的产生和胶子射流的强子化。 我们的计算基于以下观察结果：即使对于较小的pT，偶极子尺寸积分的主要贡献也来自饱和动量附近的运动区域，理论上我们知道散射幅度。 强子化模型中应包括非扰动校正。 该模型结合了有效质量为meff2 =2Qsμsoft的胶子射流的衰减，其中μsoft表示软标度，在所有横向动量值上均具有碎裂功能。 我们使用Kharzeev-Levin-Nardi模型，该模型提供了一种简单的方法来估计不同中心度类别的横截面。 将本文的结果与质子-质子散射的横向分布进行比较，我们看到了两个主要区别。 首先，根据所产生的彩色玻璃冷凝物的更高的部分密度，需要更大的热辐射项贡献。 第二，即使不使用热辐射项而更改强子化的模型，我们也无法描述pT谱。 因此，我们推测热辐射项的存在与约束模型无关。

使用大强子对撞机ATLAS探测器在2015-2017年记录的s = 13 TeV的数据，对质子-质子碰撞中三个质量矢量玻色子的产生进行了搜索，对应的综合光度为79.8 fb $ ^ {-1} $。 选择具有两个相同符号的ept（电子或μ子）和至少两个重构的射流的事件，以搜索WWW→ℓνℓνqq。 不带任何相同风味相反符号轻子对的具有三个轻子的事件用于搜索WWW→ℓνℓνℓν，而具有至少三个相同风味相反符号轻子对的事件和一个或多个重构的射流用于搜索 WWZ→ℓνqqℓℓ。 最后，分析具有四个轻子的事件以搜索WWZ→ℓνℓνℓℓ和WZZ→qqℓℓℓℓ。 观察到三个质量矢量玻色子联合产生的证据，其显着性为4.1标准偏差，其中期望值为3.1标准偏差。

抽象的 人们通常会在这里度过很多美好的时光。 人类一直在不懈努力，力求做到舒适与简单相结合。 这就是我们最终以“智能家居”概念结束的原因。 在这个项目中，我们实施基于物联网的家庭自动化和安全管理。 该框架的特点是方便但又安全。 该系统使用移动通信设备，该设备可使用低功耗访问智能手机。 它是低浇铸的，但安全可靠。 UNO Arduino微控制器或MEGA Arduino微控制器是中央处理单元。 它处理了所有建议的系统。 在该项目中，气体传感器，火灾传感器，雨水传感器，温度传感器，IP摄像机，红外灯，运动传感器，水传感器，超声波传感器，LDR，障碍传感器和PIR传感器以及安全系统均用于安全目的。 根据微控制器接收到的传感器信号，传感器将通过GSM模块将消息发送到移动台，从而向业主警告在家中存在未授权用户。 关键字词 UNO Arduino，Mega Arduino，气体传感器，火灾传感器，雨水

简单的将Outlook邮件内容转换为html，通过msg.getConvertedBodyHTML()将内容转换为html格式作为文本输出

Google Authenticator PHP类 版权所有（c）2012-2016， 作者：Michael Kliewe， 及其 根据BSD许可获得许可。 此类PHP类可用于与Google Authenticator移动应用程序进行交互，以进行两要素身份验证。 此类可以生成秘密，生成代码，验证代码并提供用于扫描秘密的QR码。 它根据实现 为了安全安装，您必须确保不能重用已使用的代码（重放攻击）。 您还需要限制验证次数，以对抗暴力攻击。 例如，您可以在10分钟内将一个IP地址（或IPv6块）的验证次数限制为10次尝试。 这取决于您的环境。 用法： 请参见以下示例： <?php require_once 'PHPGangsta/GoogleAuthenticator.php' ; $ ga = new PHPGangsta_GoogleAuthenticator (); $ se