STM32F1 系列 HAL 库 API 文档。 有 HAL 和 LL 库的各个外设的 API 说明。 有命名规范。 有 1166 页。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构

PyTorch多目标跟踪库.zip ython和Pytorch中的多对象跟踪库 安装 环境：python 3.6.10，opencv 4.1.1，pytorch 1.3+ git clone https://github.com/nightmaredimple/libmot --recursive cd libmot / 点安装-r requirements.txt

Device包括：GigaDevice（兆易创新），HDSC（华大），STMicroelectronics（意法半导体），Texas Instruments（德州仪器）。直接解压到D盘的Keil_v536目录下即可使用，若需更改目录，相应修改TOOLS.INI文件

很多时候，我们为了方便调试，常常需要加入一些打印。         例如 Qt 中的 QDebug，C 和 C++ 中的 printf / cout 等等，又或者是三方库提供的标准打印接口。         然而大部分时候，这些打印相当不统一(格式和位置)，并且因为 Qt 作为 GUI 框架，调试信息实在不应该直接置于 UI 之上。         因此，需要一种能统一和标准化所有标准打印的方法( 所谓标准打印即标准输出 stdout )，并且能够动态配置。

python标准库 中文

python

包括 Python基Numpy础入门、文件导入、Numpy、Pandas、Sklearn、Scipy、spaCy、matplotlib、keras等。

Boost程序库完全开发指南.pdf