Hadoop和Python的Mapreduce 关于如何使用Python和Hadoop执行MapReduce的一小段回购。 映射器和化简器都是用Python编写的。 有关如何在Hadoop中实现这两个脚本的教程位于。

开发环境 为3.1的cocos2dx版本 如是其他版本 请自行移植 3.2 应该需要改draw

jdk 1.8_131 64位 安装版

工大数据结构作业

WebRTC调试完毕可运行，运行后，两台手机输入对方IP便可视频通话

运行RAMMapRUN

java8 源码 ApkDex2jar 说明 基于Dex2jar和apktool、jd-gui等第三方工具，实现对apk进行快速反编译操作。 简化反编译过程，告别繁琐的文件夹切换操作，一拖即可反编译。 本工具仅用于辅助研发测试，或普通的apk反编译。 对于已使用第三方加固过的apk，可能会反编译失败，或者无法进行反编译。 环境 UI界面基于java8+javafx IDEA 工具版本 Dex2jar：2.0 apktool：2.4.1 JD-GUI：1.6.5 以上工具已经内置到程序中，无需再设置 使用 运行后将apk直接拖入到程序界面。等待反编译完成。 反编译完成后，会在apk所在的同级文件夹下生成一个以_ApkDex2jar结尾的文件夹。反编译后的jar及资源文件保存在此文件夹中。 点击"查看反编译文件"会打开反编译后对应的文件夹。 点击JD-GUI图标会打开Java Decompiler，将上一步中的classes.dex.jar文件拖入其中，即可查看对应的java代码。

中文新闻分类模型，利用TextCNN模型进行训练，TextCNN的主要流程是：获取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸来提取文本的N-Gram信息，然后通过最大池化操作来突出各个卷积操作提取的最关键信息，拼接后通过全连接层对特征进行组合，最后通过交叉熵损失函数来训练模型。

基于卷积神经网络的人脸识别. 完整代码 可直接运行 我们整个人脸识别系统总共分为 5 个部分：图像采集、人脸检测、数据整理、卷积神经网络的构建和训练、人脸实时识别。 3.1 图像采集 在卷积神经网络训练之前，首先得有数据。我们通过 opencv 调用电脑摄像头拍取约 10 个人的人脸照片，每人拍 600 张。为拍照的 10 个人分别建立一个文件夹，并将其所拍照片统一放置该文件夹中，文件夹以起名字拼音命名，最后将这 10 个文件夹统一放置于一个总文件夹中，并以“faceImages”命名。示意图如下：

这是Android实现人体检测APP Demo（可实时运行）；更多内容请查看： 行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763 行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615 行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638