一些非常有趣的python爬虫例子，对新手比较友好 项目简介 一些常见的网站爬虫例子，代码通用性较高，时效性较久。项目代码对新手比较友好，尝试用简单的python代码，并带有大量注释。 如何下载 没有或不懂如何设置代理的中国用户，可迁移至最高仓库进行下载，刹车获得较快的下载速度。 使用教程 下载chrome浏览器 查看chrome浏览器的版本号，版本号的chromedriver驱动 pip安装下列包 点安装Selenium 此处登录微博，并通过微博绑定淘宝账号密码 在主要中填写chromedriver的绝对路径 在主要中填写微博账号密码 #改成你的chromedriver的完整路径地址 ch

用户友好的商业级软件，用于无人机图像处理。 从航空影像生成地理参考地图，点云，高程模型和带纹理的3D模型。 它支持多种引擎进行处理，目前支持和 。 入门 Windows和macOS用户可以购买自动，从而简化了安装过程。 您也可以从实时USB / DVD运行WebODM。 请参见 。 寻找纯UI安装的Windows用户也可以从下载“ Desktop App”。 要手动安装WebODM，请执行以下步骤： 安装以下应用程序（如果尚未安装）： Python 点子 Windows用户应安装并且1）确保已启用Linux容器（切换到Linux容器...），2）为Docker提供足够的CPU（默认为2）和RAM（> 4Gb，16Gb更好，但留给Windows使用）转到设置-高级，然后3）选择要将虚拟硬盘驱动器驻留在硬盘驱动器上的位置（设置-高级-图像和卷）。 从Docker Quickstart Terminal或Git Bash（Windows），或从命令行（Mac / Linux），键入： git clone https://github.com/OpenDroneMap/WebODM

指数 通过插件系统向CPU添加自定义指令 通过插件系统添加新的CSR CPU时钟和复位 VexRiscv架构外挂程式 描述 该存储库托管以SpinalHDL编写的RISC-V实现。 以下是一些规格： RV32I [M] [C] [A]指令集（仅单个内核内的原子） 从2到5+阶段的流水线化（[Fetch * X]，解码，执行，[内存]，[回写]） 1.44 DMIPS / Mhz-几乎启用了所有功能时不进行内联（当启用分频器查找表时为1.57 DMIPS / Mhz） 针对FPGA进行了优化，不使用任何供应商特定的IP块/原语 AXI4，Avalon，叉骨准备就绪 可选的MUL / DIV扩展 可选的指令和数据缓存 可选的硬件重新装满的MMU 可选的调试扩展，允许通过GDB >> openOCD >> JTAG连接进行Eclipse调试 使用RISC-V Privileged

适用服务器软件维护人员维护工作 windows7及以上(X64) 支持多exe桌面程序进行监护 可以根据 进程状态 内存cpu 使用量作为条件设置重启，也支持指定多个时间点进行重启

tf_geometric 适用于TensorFlow 1.x和2.x的高效友好的图形神经网络库。 受rusty1s / pytorch_geometric的启发，我们为TensorFlow构建了一个GNN库。 主页和文档 主页： ： 文档： : （） 论文： 高效友好 我们使用消息传递机制来实现图神经网络，它比基于密集矩阵的实现高效，并且比基于稀疏矩阵的实现更友好。 另外，我们为复杂的GNN操作提供了简单而优雅的API。 下面的示例构造一个图，并在其上应用多头图注意力网络（GAT）： # coding=utf-8 import numpy as np import tf_geometric as tfg import tensorflow as tf graph = tfg . Graph ( x = np . random . randn ( 5 , 20 ),

如何引导孩子和同伴友好相处？.docx

SSA-for-MATLAB 这个 MATLAB SSA 工具包允许人们仅在几个命令行中执行 SSA 分析和数据预测。 该工具包是为方便用户使用而开发的。 它包括 SSA 分解和循环 SSA 预测算法。 每个函数都包含扩展的参考描述并经过优化以采用最少的输入参数集。 上述所有功能提供了一个功能强大且切中要害的 SSA 工具，该工具极其易于应用。 要熟悉该工具包，请学习提供的注释示例。 致谢 该工具包的作者要感谢数学家开发 SSA 方法的辛勤工作。 该工具包是根据以下出版物开发的： [1] Golyandina、Nina、Vladimir Nekrutkin 和 Anatoly A. Zhigljavsky。 时间序列结构分析：SSA 及相关技术。 CRC 出版社，2010 年。 [2] 哈萨尼，侯赛因。 “奇异谱分析：方法论和比较。” 数据科学杂志 5 (2007): 239-2

TF2中的对抗性攻击和防御库 我们提供了一个轻量级且对初学者友好的库，用于： 训练简单的图像分类器。 生成对抗性示例-扰动神经网络的输入会导致错误的输出。 通过防御这些攻击来构建更强大的分类器。 该库是检查代码和亲自尝试对抗示例的简单起点。 要更全面地了解本领域的最新技术，我们建议您查看 。 支持的数据集： 支持的攻击： 支持的防御： 安装 首先，将此存储库克隆到本地计算机上。 git clone https://github.com/summer-yue/adversarial_examples_tf2.git 使用setup.py文件导航到该目录，然后安装运行我们的代码所需的软件包。 pip install -e . 请注意，该库在及更高版本上运行。 开始使用 尝试在adversarial_examples_tf2 / experiments中运行我们的简单示例。 建立

基于flask + layui + sqlite的个人博客系统（前台+后台） 一、主要特点 支持markdown 支持短笔记 响应式布局，移动终端显示友好 部署迁移便捷 二、开发环境 Web框架：python flask 前端框架：layui 数据库：sqlite markdown支持: editor.md 代码高亮：highlight.js 部署环境：centos 8.2 三、博客前台 （一）主体内容区 1. 首页 以列表的形式展示文章标题及内容摘要（200字），每个显示10篇文章，提供分页机制。 2. 正文 点击首页文章的标题，跳转到正文页面。正文显示markdown渲染后的文章内容，包括标题，文章信息，文章正文，文章标签，文章留言等部分，留言区分页显示。 3. 归档 按年月对文章进行归类，以列表形式展示，该页面不分页。 4. 笔记 笔记是本博客不同于传统个人博客之处，笔记与文章并列，

matlab分时代码介绍 IsoScope是一个开放源代码，用户友好的软件包，用于可视化并执行质谱成像（msi）数据的数据分析，重点是同位素标记。 该软件包最初是使用Bruker的solariX数据设计和测试的，但也可以采用标准的.imzML数据格式。 IsoScope具有数据解析，处理，峰检测，图像浏览，质谱浏览，关注区域（ROI）选择，数据提取，图像叠加等基本功能。IsoScope能够轻松分析同位素标记的成像数据而出类拔萃（包括13C，15N，2H和13C15N双示踪剂）。 具体来说，只需单击几下，该软件即可显示同位素标记形式或代谢物的平均碳原子标记的空间图像，包括在自然同位素丰度校正之后。 数据输入 IsoScope将matlab结构的“ .mat”数据作为直接输入，在峰选择后已经对其进行了处理，其大小要小得多，并且仅包含质心质谱峰。 因此，请先使用提供的工具从原始图像数据进行转换。 它可以采用三种类型的原始数据： 成对使用相同文件名的.imzML和.ibd文件的标准成像数据格式 错误文件以及同名的.d文件夹，即flexImaging（来自Bruker的商业软件）加载的文件。 这