信息安全_数据安全_us-18-Narula-Heilman-Cryptanalysis-of-Curl-P
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2021-08-22 22:00:28
8.43MB
DeepFashion2数据集
DeepFashion2是一个全面的时装数据集。 它包含来自商业购物商店和消费者的13种流行服装的491K多种图像。 它总共有801K件服装，其中图像中的每一项都标有比例，遮挡，放大，视点，类别，样式，边框，密集的地标和每个像素的蒙版。还有873K商用服装。对。 数据集分为训练集（391K图像），验证集（34k图像）和测试集（67k图像）。 DeepFashion2的示例如图1所示。
图1：DeepFashion2的示例。
从（1）到（4），每一行代表具有不同变化的衣服图像。 在每一行中，我们将图像分为两组，左三列代表商业商店的衣服，而右三列代表顾客。在每组中，这三幅图像表示相对于相应变化的三个难度级别。此外，在每一行中，这两组图像中的商品均来自相同的服装标识，但来自两个不同的领域，即商业和客户，具有相同标识的商品可能具有不同的样式，例如颜色和印刷。该
2021-08-20 14:38:23
9.82MB
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更新内容：
1.增加读取保存配置。
2.修改线程投递的方式，原先的会占用比较大的内存。
2.显示单个文件的速度，显示估算的剩余时间（算法为 指数移动平均线）
3.能保存并重新加载历史记录。
4.修复已知bug，增加bug
有什么发现的新问题可在帖子里留言，我看到会处理的。
2021-08-19 22:03:48
2.17MB
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调用的模块：1. 精易模块.ec
2. zyCurl.ec
3. 超级列表框操作类.ec
4. 哈希表_ASM.ec
5. 鱼刺类_多线程应用.ec
2021-08-19 22:01:20
2.09MB
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finnhub-python
API文档： :
API版本：1.0.0
套件版本：2.3.0
安装
安装套件
pip install finnhub-python
入门
如果您来自版本1，请参考
import finnhub
# Setup client
finnhub_client = finnhub . Client ( api_key = "YOUR API KEY" )
# Stock candles
res = finnhub_client . stock_candles ( 'AAPL' , 'D' , 1590988249 , 1591852249 )
print ( res )
#Convert to Pandas Dataframe
import pandas as pd
print ( pd . DataFrame ( res ))
# Aggregate Indicators
print ( finnhub_client . aggregate_indicator ( 'AAPL' , 'D' ))
# Basic financials
print (
2021-08-18 15:51:48
16KB
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