猫狗分类 CNN模型，用于用猫或狗对图像进行分类。 用5个“ relu”层和一个“ Sigmoid”层对CNN模型进行训练，以对给定图像包含猫还是狗进行分类。 该模型仅训练了20个纪元，因此准确率达到了75％。 使用自定义学习率将时间段增加到300或更多可以提高模型的准确性。 带有HTML和CSS的flask应用程序提供了一个可工作的Web应用程序界面，用于对图像进行分类。

基因表达数据对基因的调控网络

为研究光纤频率传递的稳定度损失，分析了光纤链路时延波动对频率传递稳定度的影响，得出因温度变化引起的链路长度变化、折射率变化和激光器输出波长漂移带来的时延波动是影响频率传递稳定度的主要因素。建立Round-trip时序模型，定量分析时延波动残留，发现因环境温度缓变引入的时延波动可以得到有效补偿，因激光器动态结温度快变导致输出波长漂移引入的时延波动无法有效补偿，是稳定度损失的关键因素。降低激光器动态结温度的变化速率，是提高频率传递稳定度的有效手段。要使时延波动对频率传递稳定度的影响小于10-15 s-1、10-20 d-1 (d-1即每天)，必须采取有效的温控措施，精确控制激光器动态结温度变化率，使其小于0.04℃/s。

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matlab 对一个文件夹里的所有图像进行批量旋转90度并保存.rar

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PConv_in_tf “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 部分转化 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： （（conved_mask == 0）== 0） 因此，局部卷积的计算如下： Pconv（x）=（Conv（x * curr_bin_mask）*隐蔽掩码+ b）* new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。 为了确保面罩的不规则性而无填充，面罩部分中的单元数也是随机的，

一个Magisk模块（正在测试中），可为未列出的国家/地区启用5G，VoLTE可在设置中进行切换，并增加对Pixel 4a（5G）和Pixel 5的中文和韩文SIM卡的支持。 该模块将执行以下操作： 默认情况下，将已编辑的通配符mbn替换为已启用5G的通配符mbn（通配符适用于未列出的国家/地区） 将中文和韩文运营商mbn文件添加到设备 更新此文件：/system/vendor/rfs/msm/mpss/readonly/vendor/mbn/mcfg_sw/mbn_sw.txt以包括中文和朝鲜语运营商mbn文件 添加构建属性以强制启用某些设置 以zip格式下载，并在magisk管理器中闪存。 您可能需要插入其他SIM卡，以强制触发mbn文件的重新加载。 픽셀4a（5G）필셀5매지스크모듈。 이위기기를용사모듈입니가모듈입니모듈입니다。 않아이나거주하지거주하，이로만든다。 DA

利用java反射调用实现对字符串的解析，成功调入函数，并且返回值

用扫码枪依次扫描产品上各个零件的二维码，串口连接至PC，通过C#软件读取二维码数据后与后台EXCEL数据库查询比对，判断产品零件是否装错