员管理门户 用于管理Jacobs大学不来梅校友成员的Django应用程序。 通常,它可以实现六个目的: 新校友员注册 申请处理 员费收集 校友数据的自我更新 校友资料管理 校友资料搜寻 (旁注:如果您能想到这些的缩写,请告诉我) 正在安装 整个应用程序可以在本地运行以进行开发设置,也可以在生产环境中通过运行。 本地开发实例 要运行本地实例,请安装Python 3.9或更高版本,然后克隆此存储库,然后按如下所示设置: # Create and activate venv in venv/ python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Install dependencies pip install -r requirements.txt # Install development dependencies pip insta
2024-08-28 13:23:05 544KB docker django hacktoberfest Python
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玩客云刷机软件+玩客云刷机固件+固件刷写软件+openwrt固件+手把手教学视频+注意事项 openwrt固件包含特殊功能、QOS功能以及去除广告功能 适用于新旧两个版本的玩客云,都有手把手教学,一定祝你刷机成功!!
2024-08-18 21:51:59 234.21MB
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2024.6最新企查查headers动态加密逆向算法,看完就!(i获取算法解析)
2024-08-14 17:09:23 1KB 爬虫
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【大麦网演唱演出抢票脚本】 在IT行业中,抢票脚本是一种自动化工具,主要用于帮助用户在网站上快速、高效地获取稀缺资源,如热门演唱或体育赛事的门票。大麦网作为国内知名的票务平台,其热门演出的门票往往在开售后瞬间就被抢购一空,因此,开发或使用大麦网抢票脚本成为了许多粉丝和程序员的选择。 抢票脚本的工作原理通常基于网络爬虫和模拟人类操作的技术。它自动监控网站的票务信息,一旦有新票放出,就立即进行预订操作。这种脚本能够通过自动化的方式提高购票的成功率,减少人为操作的延迟和失误。 软件/插件是实现抢票脚本的一种常见形式。在大麦网抢票脚本案例中,"DamaiHelper-main"可能是一个主程序文件,它包含了实现脚本功能的核心代码。这个文件可能包括了对大麦网接口的调用,网页数据的抓取,以及模拟点击、填写表单等操作。开发者通常使用编程语言如Python、JavaScript或C#来编写这样的脚本,并结合浏览器插件(如Tampermonkey或GreaseMonkey)在用户端运行。 然而,值得注意的是,使用抢票脚本在某些情况下可能违反了网站的用户协议,甚至触及法律法规。大麦网和其他正规票务平台为了公平性,通常设置反爬虫机制,禁止此类自动化工具。因此,用户在使用抢票脚本时应谨慎行事,避免因违法行为导致账号被封禁或者受到法律制裁。 此外,抢票脚本的安全性和隐私问题也不容忽视。不法分子可能利用这类工具收集用户的个人信息,或者在脚本中植入恶意代码,对用户的设备造成威胁。因此,选择和使用抢票脚本必须确保来源可靠,避免下载未经验证的第三方软件。 大麦网演唱演出抢票脚本体现了IT技术在日常生活中的应用,但同时也带来了公平性、安全性和合法性的问题。在享受科技带来的便利的同时,我们也要对潜在的风险有所警惕。
2024-07-27 20:51:46 9KB
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C#桌面程序 winform WPF集成内置WebApi C# 创建HTTP Web API服务,winform WPF项目创建HTTP WEB服务,不使用IIS业务 WPF WebApi 限权限访问 在维护旧的项目时,有时需要提供APP连接的需求,就要提供HTTP服务,winform项目就要提供HTTP服务,就不用再去写个c# web的IIS相关的业务了,简化项目的复杂度。只需要简单化实例就可以实现提供HTTP服务 https://blog.csdn.net/weijia3624/article/details/127664478
2024-07-25 18:23:36 12.19MB wpf 网络协议
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CMS合作的Run-I结果显示,衰变h→μτe中存在大量事件,局部有效值为2.4σ。 这可能是希格斯行业中违反风味的第一个提示。 我们从直接搜索,低能量测量和计划的未来实验中总结了违反Yukawa耦合器风味的界限。 我们使用有效的场论框架讨论了即将到来的HL-LHC运行和未来的轻子对撞机在测量轻子-风味违规耦合方面的敏感性。 对于HL-LHC,我们找到BR(h→μτ)和BR(h→eτ)≲O 0.5%$$ \ mathcal {O}(0.5)\%$$和BR(h→eμ)≲O的极限 0.02%$$ \ mathcal {O}(0.02)\%$$。 对于质心能量为1 TeV的ILC,我们期望BR(h→eτ)和BR(h→μτ)可测量到O 0.2%$$ \ mathcal {O}(0.2)\%$$ 。
2024-07-04 21:30:26 1.29MB Open Access
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唯品口红类商品数据集 包含字段: 商品标题 标题链接 图片链接 图片1 价格标识 折扣后价格 原价格 折扣 关键词 唯品口红数据.csv
2024-06-28 10:15:33 74KB 数据集
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keil单调的白底主题难免让人产生视觉疲劳,该工具里有仿VS的黑色主题.当然,如果你觉得这些都不合你心意也可自己制作配色方案
2024-06-23 18:20:13 1KB
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DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection组汇报 现有的实时检测器一般为基于cnn的架构,在检测速度和准确性上实现了合理的权衡。然而,这些实时检测器通常需要NMS来进行后处理,这通常很难进行优化,而且不够健壮,从而导致检测器的推理速度慢。近年来,基于transformer的检测器取得了显著的性能。然而,DETR的高计算成本问题尚未得到有效的解决,这限制了DETR的实际应用,导致无法充分利用其好处。虽然DETR简化了目标检测流程(pipeline)的过程,但由于模型本身的计算成本高,很难实现实时目标检测。本文重新考虑了DETR,并对其关键组件进行了详细的分析和实验,减少了不必要的计算冗余。提出了一种实时检测器(RT-DETR),RT-DETR不仅在精度和速度方面优于目前最先进的实时检测器,而且不需要后处理,因此检测器的推理速度没有延迟,而且保持稳定,充分利用了端到端检测流程(pipeline)的优势。
2024-05-13 21:28:52 716KB 人工智能
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包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组报告ppt Informer模型的主要特点包括: 多尺度时间编码器和解码器:Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构,可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制:Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制,可以根据序列长度自动调整注意力范围,从而很好地处理长序列。 门控卷积单元:Informer模型采用了一种新的门控卷积单元,可以减少模型中的参数数量和计算量,同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理:Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值,使用了一种新的掩码机制,可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果,包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129
2024-04-26 15:34:05 2.79MB 深度学习 课程资源 时间序列预测
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