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  1. 编程匠艺—编写卓越的代码

  2. 书中主要介绍的内容如下：我大致列了一下： 第I篇 代码表面第一部分 第1章 善于防守——健壮代码的防御性编程技巧 3 1.1 向优秀的代码前进 4 1.2 设想：最坏的选择 4 1.3 什么是防御性编程 6 1.4 又大又坏的世界 8 1.5 防御性编程技巧 8 1.5.1 使用好的编码风格和合理的设计 9 1.5.2 不要仓促地编写代码 9 1.5.3 不要相信任何人 10 1.5.4 编码的目标是清晰，而不是简洁 10 1.5.5 不要让任何人做他们不该做的修补工作 11 1.5.6 编译

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yuecl_1220

  1. CCNA学习指南(pdf).zip

  2. 目 录 序言 前言 第1章 网络互连介绍 1 1.1 认证目标1.01：网络互连模型 1 1.1.1 网络的发展 2 1.1.2 OSI模型 2 1.1.3 封装 3 1.2 认证目标1.02：物理层和数据链路层 4 1.2.1 DIX和802.3 Ethernet 5 1.2.2 802.5令牌环网 7 1.2.3 ANSI FDDI 8 1.2.4 MAC地址 9 1.2.5 接口 9 1.2.6 广域网服务 12 1.3 认证目标1.03：网络层和路径确定 17 1.3.1 第3层地址

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-05
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：hquwl

  1. CCNA学习指南教程

  2. 目 录 序言 前言 第1章 网络互连介绍 1 1.1 认证目标1.01：网络互连模型 1 1.1.1 网络的发展 2 1.1.2 OSI模型 2 1.1.3 封装 3 1.2 认证目标1.02：物理层和数据链路层 4 1.2.1 DIX和802.3 Ethernet 5 1.2.2 802.5令牌环网 7 1.2.3 ANSI FDDI 8 1.2.4 MAC地址 9 1.2.5 接口 9 1.2.6 广域网服务 12 1.3 认证目标1.03：网络层和路径确定 17 1.3.1 第3层地址

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-07
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：wl4774

  1. CCNA学习指南

  2. 内容简介 本书详细介绍CCNA考试的内容，主要有：互连网络的模型、Cisco路由器、交换机和集线器的特点；Cisco IOS软件的初步知识；TCP/IP协议套件的综合概括；管理广域网，配置ISDN、帧中继和ATM；学习IP配置；Novell IPX协议栈、IPX封装类型和SAP及RIP的配置；使用访问表进行基本的通信量管理；默认的局域网连网，跨域配置VLAN。 在每一章中，均有针对认证目标的详细说明、有关认证的总结信息、2分钟练习和自我测试题，可帮助读者更好地理解认证的内容。 目录 目 录 序

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2013-03-11
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：aliceboby

  1. php学习和自我检查学习情况的资料

  2. 是一个很好的学习php的文件,你可以检查你学习php的程度.

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2008-09-24
    • 文件大小：475136
    • 提供者：y89200

  1. CCNA考试指南 内容很丰富

  2. 本书详细介绍CCNA考试的内容，主要有：互连网络的模型、Cisco路由器、交换机和集线器的特点；Cisco IOS软件的初步知识；TCP/IP协议套件的综合概括；管理广域网，配置ISDN、帧中继和ATM；学习IP配置；Novell IPX协议栈、IPX封装类型和SAP及RIP的配置；使用访问表进行基本的通信量管理；默认的局域网连网，跨域配置VLAN。 在每一章中，均有针对认证目标的详细说明、有关认证的总结信息、2分钟练习和自我测试题，可帮助读者更好地理解认证的内容。 目 录 序言 前言 第1章

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-01
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：zhangjinlun

  1. CCNA学习指南.rar

  2. 本书详细介绍CCNA考试的内容，主要有：互连网络的模型、Cisco路由器、交换机和集线器的特点；Cisco IOS软件的初步知识；TCP/IP协议套件的综合概括；管理广域网，配置ISDN、帧中继和ATM；学习IP配置；Novell IPX协议栈、IPX封装类型和SAP及RIP的配置；使用访问表进行基本的通信量管理；默认的局域网连网，跨域配置VLAN。 在每一章中，均有针对认证目标的详细说明、有关认证的总结信息、2分钟练习和自我测试题，可帮助读者更好地理解认证的内容。 目 录 序言 前言 第1章

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2019-08-21
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：drjiachen

  1. 根据心理教学法学习的需要：体育领域中的自我决定与学生表现

  2. 该案例研究具有两个目的：1）通过构建和验证问卷调查来检验学生在体育（PE）中的自决（SD）； 2）分析学生的SD与成绩之间的关系，以提高体育成绩和自我效能。 第一步研究涉及制定SD问卷，以供所选人群回答。 进行因子分析以确定SD的基本结构。 验证性因素分析用于评估问卷的可靠性和有效性。 在第二个研究步骤中，使用相关工具评估体育活动中SD与绩效之间的关系。 然后，进行了演绎研究，以测试预测指标的表现模型并检查体育活动中测得的表现分析。 探索性和验证性因素分析表明，SD问卷的最终项目版本由七个变量表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：503808
    • 提供者：weixin_38635166

  1. guide-microprofile-health:有关如何使用MicroProfile Health报告和检查微服务运行状况的指南-源码

  2. 将健康报告添加到微服务 笔记 该存储库包含指南文档源。 要以已发布的形式查看该指南，请在上进行查看。 探索如何通过MicroProfile Health报告和检查微服务的运行状况。 您将学到什么 您将学习如何使用MicroProfile Health报告微服务的运行状况，并根据此报告采取适当的措施。 MicroProfile Health允许服务报告其运行状况，并将总体运行状况发布到已定义的端点。 如果服务可用，则报告UP如果服务不可用，则报告DOWN 。 如果所有服务都为UP则MicroP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_42122340

  1. learning-to-self-train:学习自我训练的半监督少拍-源码

  2. 学习自我训练的半监督少拍分类 该存储库包含论文的TensorFlow实现 。 检查。 概括 安装 为了运行此存储库，我们建议您将Python 2.7或3.5和TensorFlow 1.3.0与Anaconda一起安装。 您可以下载Anaconda并在其官方网站上阅读安装说明： : 创建一个新环境并在其上安装tensorflow： conda create --name lst-tf python=2.7 conda activate lst-tf conda install ten

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_42126749

  1. ecgan：以诊断和患者元数据为条件的ECG GAN-源码

  2. ecgan ECG GAN以类和元数据为条件。 利用我为ECG自我监督学习编写的代码库的一部分，这是Stanford ML Group AI for Healthcare训练营的一部分。 GAN的所有工作都属于此类。 要运行，请键入python run.py并在其中添加要保存检查点和日志记录信息的目录名称。 您可以选择使用以下标志来修改程序行为： skip_gan ：跳过GAN培训。 如果要从检查点加载状态，则很有用。 gan_path ：要加载的GAN检查点路径。 必须已由该程序的上一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42105816

  1. NLP自然语言处理：项目和有用的文章链接-源码

  2. 不断更新。 订阅不要错过任何内容。 对于机器学习算法，请检查存储库。 对于深度学习算法，请检查存储库。 对于计算机视觉，请检查存储库。 :graduation_cap: 课程 现代NLP技术，从递归神经网络和词嵌入到变形器和自我注意。 涵盖了应用主题，例如问题解答和文本生成。 Coursera： 图书 （自然语言处理） ，Steven Bird，Ewan Klein和Edward Loper ，Dan Jurafsky和James H. Martin YouTube Ten

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：weixin_42097208

  1. dcscn-super-resolution：基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）模型“通过具有跳过连接和网络的网络的深度CNN实现快速而准确的图像超分辨率”的张量流实现-源码

  2. 网络中具有跳过连接和网络的深度CNN可以实现快速，准确的图像超分辨率 由，桑岛茂和ita 概述（版本2）。 这是基于深度学习的基于单图像的超分辨率（SISR）模型实现的张量流实现。 我们将其命名为DCSCN 。 如果要检查纸张的代码和结果，请检查。 模型结构如下。 我们将Deep CNN与残留网络，跳过连接和网络中的网络一起使用。 Deep CNN和Skip连接层的组合用作局部和全局区域中图像特征的特征提取器。 类似于1x1并行CNN，也称为网络中的网络，也用于图像重建。 作为版本2，我们

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：200278016
    • 提供者：weixin_42181545

  1. PsyNet：“ PsyNet：使用点对称变换进行对象定位的自我监督方法”的正式实施-源码

  2. PsyNet：使用点对称变换的对象自定位自我监督方法 “ PsyNet：使用点对称变换进行对象定位的自我监督方法”的官方Pytorch实现 此实现基于这些存储库。 预训练的检查点现在可用 请检查“测试”部分。 与...合作 李敏h （平等贡献） Hyunjung Shim （对应） 纸 该论文已被AAAI 2020接受。pdf可在获得。 注意 抽象 现有的共定位技术在准确性和推理时间上明显弱于弱或完全监督的方法。 在本文中，我们通过利用自我监督学习方法克服了共定位技术的共同缺点。 提出的方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099070

  1. 整洁的视觉效果：Neat（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 （与框架无关）-源码

  2. 网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用。 支持分类，多标签分类和回归。 进行了整齐的可视化，以可视化自然语言处理（任务）任务的注意机制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42113754

  1. albert_pytorch：用于自我监督学习语言表示的精简版证书-源码

  2. | albert_pytorch 该存储库包含本文中albert模型的PyTorch实现 镇中兰。 陈明达 依存关系 pytorch = 1.10 cuda = 9.0 cudnn = 7.5 scikit学习 句子 下载预训练的英语模型 官方下载链接： 适应此版本，下载pytorch模型（Google驱动器）： v1 v2 微调 １。 将config.json和30k-clean.model放入prev_trained_model/albert_base_v2目录。 例：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_42131890

  1. wagtail-bootstrap-blog：基于Bootstrap 4的Wagtail博客，支持Markdown，Latex和用户评论-源码

  2. 介绍 该项目来自我的书《 注意：如果您对React ， Storybook和Wagtail感兴趣，则可以查看 目的 这本书将教您如何使用Wagtail CMS建立现代博客 在本课程结束时，您将能够： 了解Docker并使用Docker Compose进行开发 创建博客模型以使用Wagtail。 将Bootstrap主题导入博客。 使用PDB和Django shell在终端中调试，测试代码和检查数据。 学习使用RoutablePage并将Date添加到帖子URL。 构建Paginati

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134285

  1. chrome库编码：Chrome编码所使用的通用库和机器人框架-源码

  2. 使用Chrome库编码 使用Chrome进行编码是一种教育开发环境，它基于以下两种核心理念： 提供独立的脱机应用程序体验，使任何地方的人们都可以学习如何构建有用的计算机程序： 基本的IDE能够支持实际的编程工作 一个教程系统，会带来挑战，检查解决方案并提供反馈。 允许教育工作者整理由各种组件组成的自定义课程，例如： 输入语言（块状，javascr ipt，coffeescr ipt） 输出模块（海龟图形，javascr ipt输出，连接的机器人） 灵活的用户界面，可轻松添加，修改或删

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_42113754

  1. selfie2anime：Anime2Selfie后端服务-Lambda，队列，API网关和流量处理-源码

  2. 自拍2动画 您在ANIME中看起来像什么？ 该存储库包含网站后端的源代码。 前端网站的源代码可以在找到 还要检查我为所做的演示文稿 它是如何工作的？ 结合使用机器学习技术和 ，可以根据真实人物生成动漫风格的角色。 有了这个网站，您可以生成自己的动漫改变自我！ 我们使用的GAN是基于Junho Kim ， Minjae Kim ， Hyeonwoo Kang和Kwanghee Lee的原创作品。 更多信息可在其出色的存储库（）或。 组件 以下是说明我们的工作人员处理传入请求的过程的总图。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42097369

  1. project-posture:Project Posture是一个基于Python语言开发的项目。 其目的是使用数据分析，机器学习和/或相关技术过程研究各种姿势描写法和自我报告的身体活动指标之间的线性和/或非线性关联。 该项目正在开发中-

  2. 项目姿态 Project Posture是一个基于Python语言开发的项目。 其目的是使用数据分析，机器学习和/或相关技术/过程来研究各种姿势描写法和自我报告的身体活动指标之间的线性和/或非线性关联。 该项目正在开发中。 该项目的数据来自 。 变量的计算基于 和 目录 进步 步骤1 离散变量计算 使用Python将data_txt文件夹中的所有txt文件转换为csv。 在Python中使用numpy和pandas计算变量。 第2步 探索性分析/机器学习 安装

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：808452096
    • 提供者：weixin_42102634
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