QuickPing是一款快速ping局域网内ip的工具，软件支持批量ping，。QuickPing最多允许40个线程同时扫描，通常使用20个线程，当报告no resources时，说明需把线程数调低。
2024-05-21 15:17:49
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constrac2 插件 litetween（behaviors），是开发人员比较常用的一个缓动库。
优势：1.高效，性能不会差。
2.体积小，用到项目中，你的文件大小增加了3-4k。
3.容易使用，常用的函数就那么几个
2024-05-21 10:58:15
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基于pytorch + CNN的猫狗图像识别源码+全部数据（高分期末大作业）.zip这是一个98分的期末大作业项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！
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2024-05-20 21:25:38
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基于multisim电路仿真软件实现PID环控制的温度控制系统multisim14 仿真源文件，利用电阻丝模拟温度发生装置，将产生的热量反馈到输入端进行PID运算，仅供学习设计参考。
2024-05-20 21:20:07
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这个Python项目是一个基于深度学习的聊天机器人设计。它利用了神经网络和自然语言处理技术，旨在实现与用户进行智能对话的功能。
该项目主要包括以下几个部分：
1. 数据预处理：对输入的文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作，以便于后续的模型训练。
2. 模型构建：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建神经网络模型，包括编码器和解码器两部分。编码器用于将输入的文本转换为隐藏状态，解码器用于根据隐藏状态生成回复。
3. 模型训练：使用大量的对话数据对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，以提高模型的生成能力和准确性。
4. 聊天接口：设计一个简单的聊天界面，用户可以输入问题或语句，机器人会根据输入内容生成相应的回复，并与用户进行实时交互。
5. 模型评估：使用一些指标（如困惑度、BLEU等）对模型的性能进行评估，以了解模型在生成回复方面的准确性和流畅度。
通过这个项目，你可以学习和掌握深度学习和自然语言处理的基本概念和技术，了解如何构建和训练神经网络模型，以及如何使用模型进行文本生成和对话交互。同时，你还可以深入了解聊天机器人的设计原理和实现细节，为进一步开发和应用聊天机器人打下基础。
2024-05-20 21:02:51
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FGT_VM64-v7.4.2.F-build2571-FORTINET.out.ovf.zip
2024-05-20 19:12:35
92.92MB
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Everything-1.4.1.988.x64.zip 免费版，用于电脑全盘根据文件名称搜索，也可以输入正则表达式搜索，功能强大
2024-05-20 18:45:34
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