MLP分类器

pcsc阅读器 简单的PCSC读取器

关于 这是snap7的基于ctypes的python包装器。 Snap7是一个开放源代码的32/64位，多平台以太网通信套件，用于与Siemens S7 PLC进行本地接口。 Python-snap7已在Windows，Linux和OS X上使用Python 3.6+进行了测试。 完整文档可在“。 安装 请阅读。 学分 Gijs Molenaar（pythonic dot nl上的gijs） 斯蒂芬·普瑞克（Stephan at Preeker dot net） 两位作者都可以签订合同来改进python-snap7。 请通过上面的电子邮件地址与我们联系以进行咨询。 特别感谢 Davide Nardella用于创建snap7 托马斯·赫根汉（Thomas Hergenhahn）的音乐节。 Thomas W的S7comm Wireshark插件 和对1.0版本的贡献

假新闻检测器 欢迎分类为假新闻。 目标 端到端的机器学习管道将： 提取原始文本数据。 将原始文本数据处理为段落向量 将受过训练的有监督学习分类器应用于段落向量，以将原始文本标记为fake或not_fake fake 知识 比较当今使用的词嵌入应用程序的不同方法 在两者上都使用像Gensim这样的神经嵌入实现 词向量化和 段落矢量化 超调谐神经嵌入算法作为端到端流水线的一部分 使用标准的行业分类器，并将其与端到端管道集成 对多阶段机器学习管道进行故障排除 结构 （第一阶段）假新闻分类： 分类器应用程序伪造新闻文本。 嵌入代码是为学生事先准备的，因此他们可以专注于应用分类器基础知识。 将关注度量（精度，召回率，F1）和模型选择 （第2阶段）文本嵌入技术： 什么是Word2Vec，什么是Paragraph2vec 回顾历史策略以及word2vec为什么效果更好 TF IDF（历史简

基于C#开发的一款音乐播放器，可以实现音乐的添加、删除、静音、暂停、停止、切换、自动下一曲、播放界面显示、时间实时显示等功能

Lightning-Simulator：具有GUI的元胞自动机动画闪电模拟器

叶子 LEAF是对于L ARGEênergy-甲洁具F A模拟器OG计算环境。 然后，它可以在分布式，异构且资源受限的基础架构中对复杂的应用程序图进行建模。 特别强调了能源消耗（以及不久的碳排放量）的建模。 请访问官方以获取有关此项目的更多信息和示例。 该Python实现是从移植而来的。 将来的所有开发都将在此存储库中进行。 安装 您可以通过直接克隆该存储库或通过安装最新版本来使用LEAF： $ pip install leafsim 我该怎么办？ LEAF可以对云，雾和边缘计算环境进行高级建模。 它建立在 （一个用于创建和操作复杂网络的库）和 （一个基于过程的离散事件仿真框架）之上。 除了可以研究资源受限环境中的调度和放置算法外，LEAF还特别关注： 动态网络：模拟在仿真过程中可以加入或离开网络的移动节点。 功耗建模：对单个计算节点，网络流量和应用程序的功耗进行建模。

打造专属自己的软件,可以买卖.可以自创AIP接口。很好的软件

1. 16进制文件编辑器源码，包含一个16进制编辑控件HexBox。 2. 小巧灵活，可以切换读取编码并且修改值，可以在修改完后直接保存。 3. 同时项目内还有一个Be.Windows.Forms.HexBox API 说明文档

Codeganak Java和python的在线编辑器和编译器。 工作文件是：