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linux下C++通过网页url获取网页内容的源码，直接用g++终端编译即可，童叟无欺，只需要url即可获取到网页内容

java简单贪吃蛇源码 Snake 这是XJX用Java语言实现的一个贪吃蛇游戏。 1st version 游戏总的代码行数差不多是700行。 游戏中贪吃蛇的头部是一个红色方块，贪吃蛇的身体结点是渐变色的方块。食物是绿色的圆形。 您可以通过键盘上的方向键或者WASD键来控制蛇的移动。 在游戏界面按ESC键可以直接重新开始游戏，按空格键可以实现暂停和开始。 菜单栏的设置菜单可以设置网格以及边框是否可见。游戏界面右边会显示你的当前长度和当前所花时间。 吃到食物和死亡时都会有相应的音效。 右边会显示你的当前长度和所花时间。 游戏界面的宽度（横向的格子数）和高度（纵向的格子数）分别可以通过 Scene 类中的 width 和 height变量来设置，默认两者都是20。 截图如下： demo1 demo2 demo3 2nd version 此版本更换了蛇的外形，包括蛇头以及蛇身。 加入了多种食物，每种食物对应的得分不同，不同分值的食物产生的概率不同，原则是分值越高的食物产生的概率越低。加入了记分功能。 每种食物在产生5秒时间内如果没有被吃掉就会自动移动或者消失。 3rd version 本次对

编译运行tomcat源码需要的jar包，junit在Eclipse中本来就有，就不提供了。另外ecj-4.3.1.jar就是Eclipse的JDT插件：org.eclipse.jdt.core_3.3.1.v_780_R33x.jar。将jar添加到eclipse中并增加到build path就可以运行了

计算机软件-编程源码-怎样用asp和com进行web编程.zip

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CRNN-Pytorch 记录CRNN的学习 CRNN是2015年提出的一种，端对端的，场景文字识别方法，它采用CNN与RNN的结合来进行学习。它相对于其他算法主要有以下两个特点： 端对端训练，直接输入图片给出结果，而不是把多个训练好的模型进行组合来识别 不需要对图片中的文字进行分割就可以进行识别，可以适应任意长度的序列 里面包括所有的代码，可以进行训练，本代码是训练了IIIIT-5k的数据集，得到了模型在文件夹内，可以进行训练和预测 除此之外，ipynb文件中，利用pytorch搭建CRNN，对验证码进行识别，准确率都是很不错的，达到很不错的结果，可以自定图片和网络结构

用excel数据透视表做的日历(加入excel2007做的自动翻页).rar

Retinanet：目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 600x600 - 81.56 所需环境 torch==1.2.0 文件下载 训练所需的retinanet_resnet50.pth可以在百度云下载。 链接: 提取码: krr5 VOC数据集下载地址如下： VOC2007+2012训练集 链接: 提取码: eiw9 VOC2007测试集 链接: 提取码: dsda 预测步骤 a、使用预训练权重 下载完库后解压，在百度网盘下载retinanet_resnet50.pth，放入model_data，运行predict.py，输入 img/street.jpg 利用video.py可进行摄像头检测。 b、使用自己训练的权重 按照训练

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