深珊瑚 PyTorch实施的“深层珊瑚：深层域适应的相关对齐”。 B Sun，K Saenko，ECCV 2016' 深度CORAL可以学习一种非线性变换，该变换可以对齐深度神经网络（Deep CORAL）中层激活的相关性。 我的实施结果（任务Amazon->网络摄像头）： 要求 的Python 3 PyTorch 0.2 用法 解压缩dataset/office31.tar.gz中的dataset/office31.tar.gz 运行python3 main.py

mitm 一个简单而有效的python3脚本，用于通过ARP中毒执行DNS欺骗 安装 adam@paradise:~ $ git clone https://github.com/blackeko/mitm/ adam@paradise:~ $ cd mitm adam@paradise:~ $ pip3 install -r requirements.txt adam@paradise:~ $ sudo python3 mitm.py 演示版 结果 各种各样的 企业数字基础设施项目

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Python 3.3.2 Mac OS X 64-bit/32-bit x86-64/i386 Installer

智能审讯 这是一个网络应用程序，可根据症状向用户提供药物建议。 目录介绍 Intelligent-interrogation目录包含有关项目演示的python代码和C ++代码。 数据目录包含训练集和数据库（疾病信息，疾病词典和药物词典）。 调试目录包含一些python代码，用于调试或处理数据（分割单词或调整数据格式）。 spider目录包含用于在线获取信息的网络蜘蛛。 框架是我们项目的思想载体。 项目职能 该项目的主要功能如下： 用结巴来分词 使用TF-IDF提取关键字 使用Word2vec建立模型 使用Levenshtein搜索目标 使用Seq2seq模型 使用LDA模型 使用SQL服务器 使用Django框架 要求 python 3.6 Navicat for SQL服务器 urllib，urllib2，json，pymssql，word2vec，Levenshtein，

使用PyTorch进行深度学习 该存储库包含由Manning Publications出版的Eli Stevens，Luca Antiga和Thomas Viehmann撰写的《用PyTorch进行深度学习》一书的代码。 该书的曼宁网站是： : 这本书也可以在亚马逊上购买： ： （会员链接；根据规则：“作为亚马逊合作伙伴，我从有资格的购买中获得收入。”） 该书的勘误表可在配员网站上找到，或在 关于使用PyTorch进行深度学习 本书旨在为PyTorch提供深度学习的基础，并在实际项目中展示它们的实际作用。 我们努力提供深度学习的关键概念，并展示PyTorch如何将其交到从业者手中

Python最新版本3.8.4的中文官方文档，因为工作只能离线查看API，所以自己下载下来了所有的API文档，并制作成了pdf，方便查看，同时也制作好了书签，方便阅读

《A Byte of Python》 是一本关于用 Python 语言编程的书。可以作为初学这的入 门教程。也可以供计算机相关人员参考。

am335x的python交叉编译版本，解压后根据网上的教程配置环境变量后使用，省去了自行交叉编译的麻烦，本软件包包含了ssl等支持，请放心测试。