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本文提出了一种将卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与LSTM相结合的混合深度学习神经网络框架。使用电子健康档案中真实数据集的研究结果表明，相比传统SVM，CNN和LSTM模型，该算法的预测性能得到显著提高。

Android Studio 开发Netty网络访问框架，实现了客户端、服务端两种访问方式，支持发送心跳数据，使用Handler实现外部数据交互，有调用Demo，在实际项目中使用暂时没有问题

作者beyondabel，源码BANetworking，一个非常好用的网络框架-BANetworking。 可用于创建网络请求，upload和download网络任务。 使用 ARC 和依赖于 NSURLSession, BANetworking 支持 iOS 7.0 以上和 Mac OS X 10.9 以上。 使用说明： 1. 初始化请求日志 [BANetworking setDebugEnabled:YES]; 2. 创建下载任务 BARequest *request = [BARequest GETRequestWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://127.0.0.1/avatar"] parameters:nil]; [[[[BAClient currentClient] performRequest:request] onComplete:^(BAResponse *result, NSError *error) { }] onProgress:^(float progress) { NSLog(@"download progress = %f",progress); }]; 3. 创建上传任务 BARequest *request = [BARequest POSTRequestWithPath:path parameters:nil]; request.contentType = BARequestContentTypeMultipart; request.fileData = [BARequestFileData fileDataWithData:data name:fileName fileName:[NSString stringWithFormat:@“%@.png",fileName]]; [[[BAClient currentClient] performRequest:request] onComplete:^(id result, NSError *error) { if (error) { NSLog(@"file upload error"); } else { NSLog(@"file upload succeed"); } }];

百度脑图---计算机网络思维导图，帮助梳理计算机网络层次及其知识点，快速理清计算机网络的脉络和框架。对学习计算机网络很有帮助。

Cayenne是一个强大的，功能齐全的开源框架，为使用关系数据库的开发人员创建。 它无缝地将任何关系数据库映射到Java对象，从而减少了开发时间，并为需要数据库的任何应用程序增加了可观的功能。 使用Cayenne的开发人员将能够专注于核心业务需求和数据模型，而不是SQL详细信息。 然后，可以轻松地将应用程序移动到任何支持JDBC的数据库中。 除了管理映射到关系数据库的持久Java对象外，Cayenne还提供了许多功能，包括单方法调用查询和更新（包括所有已修改对象的原子更新），将多个数据库无缝集成到单个虚拟数据源中的三层在远程客户端上进行缓存，结果分页，记录锁定以及许多其他功能的持久性。cayenne/

LIBEVENT：是一款事件驱动的网络开发包，由于采用C语言开发体积小巧，跨平台，速度极快．课程中讲解分析 LIBEVENT原理，跨平台编译事件1O、缓冲1O处理。讲解HTTP服务端开发示例，HTTP客户端请求开发示例，最后基于 LIBEVENTT创建线程池C＋＋框架，并用此框架完成FTP服务器的登录、目录访问、文件上传下载能功

sanguo是一个简单的网络游戏服务端框架。可以快速构建服务器集群内部以及服务器与客户端时间的通信。集群内部采用TCP通信。服务器客户端之间 支持TCP,websocket通信方式。

最全的回调教程啊，实现okhttp,如有疑问，可以扣我。

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