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12年诞生以来在去哪儿网所有业务场景中广泛的应用 包括跟交易息息相关的订单场景 也包括报价搜索等高吞吐量场景 Java 23种设计模式全归纳linux运维监控工具 支持系统信息 内存 cpu 温度 磁盘空间及IO 硬盘smart 系统负载 网络流量 进程等监控 API接口 大屏展示 拓扑图 端口监控 docker监控 日志文件监控 数据可视化 webSSH工具 堡垒机 跳板机 这可能是全网最好用的ViewPager轮播图 简单 高效 一行代码实现循环轮播 一屏三页任意变 指示器样式任你挑 一种简单有效的android组件化方案 支持组件的代码资源隔离 单独调试 集成调试 组件交互 UI跳转 生命周期等完整功能 一个强大 1 % 兼容 支持 AndroidX 支持 Kotlin并且灵活的组件化框架JPress 一个使用 Java 开发的建站神器 目前已经有 1 w 网站使用 JPress 进行驱动 其中包括多个政府机构 2 上市公司 中科院 红 字会等 分布式事务易用的轻量化网络爬虫 Android系统源码分析重构中一款免费的数据可视化工具 报表与大屏设计 类似于excel操作风格 在线拖拽完成报表设计 功能涵盖 报表设计 图形报表 打印设计 大屏设计等 永久免费 秉承“简单 易用 专业”的产品理念 极大的降低报表开发难度 缩短开发周期 节省成本 解决各类报表难题 Android Activity 滑动返回 支持微信滑动返回样式 横屏滑动返回 全屏滑动返回SpringBoot 基础教程 从入门到上瘾 基于2 M5制作 仿微信视频拍摄UI 基于ffmpeg的视频录制编辑Python 1 天从新手到大师 分享 GitHub 上有趣 入门级的开源项目中英文敏感词 语言检测 中外手机 电话归属地 运营商查询 名字推断性别 手机号抽取 身份证抽取 邮箱抽取 中日文人名库 中文缩写库 拆字词典 词汇情感值 停用词 反动词表 暴恐词表 繁简体转换 英文模拟中文发音 汪峰歌词生成器 职业名称词库 同义词库 反义词库 否定词库 汽车品牌词库 汽车零件词库 连续英文切割 各种中文词向量 公司名字大全 古诗词库 IT词库 财经词库 成语词库 地名词库 历史名人词库 诗词词库 医学词库 饮食词库 法律词库 汽车词库 动物词库 中文聊天语料 中文谣言数据 百度中文问答数据集 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大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 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Element UI的前后端分离权限管理系统脚手架 包含了 多租户的支持 基础用户管理功能 jwt鉴权 代码生成器 RBAC资源控制 表单构建 定时任务等 3分钟构建自己的中后台项目 文档蓝鲸智云配置平台 BlueKing CMDB 今日热榜 一个获取各大热门网站热门头条的聚合网站 使用Go语言编写 多协程异步快速抓取信息 预览 mo fish一条命令离线安装高可用kubernetes 3min装完 7 M 1 年证书 生产环境稳如老狗阿里巴巴开源的一款简单易用 功能强大的混沌实验注入工具 Go语言四十二章经 详细讲述Go语言规范与语法细节及开发中常见的误区 通过研读标准库等经典代码设计模式 启发读者深刻理解Go语言的核心思维 进入Go语言开发的更高阶段 ️一个轻巧的网络混淆代理 基于Golang轻量级TCP并发服务器框架定时任务管理系统KubeOperator 是一个开源的轻量级 Kubernetes 发行版 专注于帮助企业规划 部署和运营生产级别的 K8s 集群 本系统是集工单统计 任务钩子 权限管理 灵活配置流程与模版等等于一身的开源工单系统 当然也可以称之为工作流引擎 致力于减少跨部门之间的沟通 自动任务的执行 提升工作效率与工作质量 减少不必要的工作量与人为出错率 Go实现的Trojan代理 支持多路复用 路由功能 CDN中转 Shadowsocks混淆插件 多平台 无依赖 Go语法树入门 开启自制编程语言和编译器之旅 开源免费图书 Go语言进阶 掌握抽象语法树 Go语言AST 凹语言 一款可全平台运行的浏览器数据导出解密工具 Golang相关 审稿进度8 % Go语法 Go并发思想 Go与web开发 Go微服务设施等Jupiter是斗鱼开源的面向服务治理的Golang微服务框架Elasticsearch 可视化DashBoard 支持Es监控 实时搜索 Index template快捷替换修改 索引列表信息查看 SQL converts to DSL等 从问题切入 串连 Go 语言相关的所有知识 融会贯通 golang design go questionsWeChat SDK for Go 微信SDK 简单 易用 go fastdfs 是一个简单的分布式文件系统 私有云存储 具有无中心 高性能 高可靠 免维护等优点 支持断点续传 分块上传 小文件合并 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基于vue2和vuex的复杂单页面应用 2 页面53个API 仿实验楼 基于 Vue Koa 的 WebDesktop 视窗系统 Jeebase是一款前后端分离的开源开发框架 基于开发 一套SpringBoot后台 两套前端页面 可以自由选择基于ElementUI或者AntDesign的前端界面 二期会整合react前端框架 Ant Design React 在实际应用中已经使用这套框架开发了CMS网站系统 社区论坛系统 微信小程序 微信服务号等 后面会逐步整理开源 本项目主要目的在于整合主流技术框架 寻找应用最佳项目实践方案 实现可直接使用的快速开发框架 使用 vue cli3 搭建的vue vuex router element 开发模版 集成常用组件 功能模块JEECG BOOT APP 移动解决方案 采用uniapp框架 一份代码多终端适配 同时支持APP 小程序 H5 实现了与JeecgBoot平台完美对接的移动解决方案 目前已经实现登录 用户信息 通讯录 公告 移动首页 九宫格等基础功能 明日方舟工具箱 支持中台美日韩服vue的验证码插件这里有一些标准组件库可能没有的功能组件 已有组件 放大镜 签到 图片标签 滑动验证 倒计时 水印 拖拽 大家来找茬 基于Vue2 Nodejs MySQL的博客 有后台管理系统 支持 登陆 注册 留言 评论 回复 点赞长江证券郑州大学超市管理系统天安门坦克桌面行驶工况茶马古道金融文本情感

This tutorial is a companion volume of Matlab versionm but add more. Main objective is the transference of know-how in practical applications and management of statistical tools commonly used to explore meteorological time series, focusing on applications to study issues related with the climate variability and climate change. This tutorial starts with some basic statistic for time series analysis as estimation of means, anomalies, standard deviation, correlations, arriving the estimation of particular climate indexes (Niño 3), detrending single time series and decomposition of time series, filtering, interpolation of climate variables on regular or irregular grids, leading modes of climate variability (EOF or HHT), signal processing in the climate system (spectral and wavelet analysis). In addition, this tutorial also deals with different data formats such as CSV, NetCDF, Binary, and matlab'mat, etc. It is assumed that you have basic knowledge and understanding of statistics and Python.

MIT Introduction to Deep Learning (6.S191) Instructors: Alexander Amini and Ava Soleimany Course Information Summary Prerequisites Schedule Lectures Labs, Final Projects, Grading, and Prizes Software labs Gather.Town lab + Office Hour sessions Final project Paper Review Project Proposal Presentation Project Proposal Grading Rubric Past Project Proposal Ideas Awards + Categories Important Links and Emails Course Information Summary MIT's introductory course on deep learning methods with applications to computer vision, natural language processing, biology, and more! Students will gain foundational knowledge of deep learning algorithms and get practical experience in building neural networks in TensorFlow. Course concludes with a project proposal competition with feedback from staff and a panel of industry sponsors. Prerequisites We expect basic knowledge of calculus (e.g., taking derivatives), linear algebra (e.g., matrix multiplication), and probability (e.g., Bayes theorem) -- we'll try to explain everything else along the way! Experience in Python is helpful but not necessary. This class is taught during MIT's IAP term by current MIT PhD researchers. Listeners are welcome! Schedule Monday Jan 18, 2021 Lecture: Introduction to Deep Learning and NNs Lab: Lab 1A Tensorflow and building NNs from scratch Tuesday Jan 19, 2021 Lecture: Deep Sequence Modelling Lab: Lab 1B Music Generation using RNNs Wednesday Jan 20, 2021 Lecture: Deep Computer Vision Lab: Lab 2A Image classification and detection Thursday Jan 21, 2021 Lecture: Deep Generative Modelling Lab: Lab 2B Debiasing facial recognition systems Friday Jan 22, 2021 Lecture: Deep Reinforcement Learning Lab: Lab 3 pixel-to-control planning Monday Jan 25, 2021 Lecture: Limitations and New Frontiers Lab: Lab 3 continued Tuesday Jan 26, 2021 Lecture (part 1): Evidential Deep Learning Lecture (part 2): Bias and Fairness Lab: Work on final assignments Lab competition entries due at 11:59pm ET on Canvas! Lab 1, Lab 2, and Lab 3 Wednesday Jan 27, 2021 Lecture (part 1): Nigel Duffy, Ernst & Young Lecture (part 2): Kate Saenko, Boston University and MIT-IBM Watson AI Lab Lab: Work on final assignments Assignments due: Sign up for Final Project Competition Thursday Jan 28, 2021 Lecture (part 1): Sanja Fidler, U. Toronto, Vector Institute, and NVIDIA Lecture (part 2): Katherine Chou, Google Lab: Work on final assignments Assignments due: 1 page paper review (if applicable) Friday Jan 29, 2021 Lecture: Student project pitch competition Lab: Awards ceremony and prize giveaway Assignments due: Project proposals (if applicable) Lectures Lectures will be held starting at 1:00pm ET from Jan 18 - Jan 29 2021, Monday through Friday, virtually through Zoom. Current MIT students, faculty, postdocs, researchers, staff, etc. will be able to access the lectures during this two week period, synchronously or asynchronously, via the MIT Canvas course webpage (MIT internal only). Lecture recordings will be uploaded to the Canvas as soon as possible; students are not required to attend any lectures synchronously. Please see the Canvas for details on Zoom links. The public edition of the course will only be made available after completion of the MIT course. Labs, Final Projects, Grading, and Prizes Course will be graded during MIT IAP for 6 units under P/D/F grading. Receiving a passing grade requires completion of each software lab project (through honor code, with submission required to enter lab competitions), a final project proposal/presentation or written review of a deep learning paper (submission required), and attendance/lecture viewing (through honor code). Submission of a written report or presentation of a project proposal will ensure a passing grade. MIT students will be eligible for prizes and awards as part of the class competitions. There will be two parts to the competitions: (1) software labs and (2) final projects. More information is provided below. Winners will be announced on the last day of class, with thousands of dollars of prizes being given away! Software labs There are three TensorFlow software lab exercises for the course, designed as iPython notebooks hosted in Google Colab. Software labs can be found on GitHub: https://github.com/aamini/introtodeeplearning. These are self-paced exercises and are designed to help you gain practical experience implementing neural networks in TensorFlow. For registered MIT students, submission of lab materials is not necessary to get credit for the course or to pass the course. At the end of each software lab there will be task-associated materials to submit (along with instructions) for entry into the competitions, open to MIT students and affiliates during the IAP offering. This includes MIT students/affiliates who are taking the class as listeners -- you are eligible! These instructions are provided at the end of each of the labs. Completing these tasks and submitting your materials to Canvas will enter you into a per-lab competition. MIT students and affiliates will be eligible for prizes during the IAP offering; at the end of the course, prize-winners will be awarded with their prizes. All competition submissions are due on January 26 at 11:59pm ET to Canvas. For the software lab competitions, submissions will be judged on the basis of the following criteria: Strength and quality of final results (lab dependent) Soundness of implementation and approach Thoroughness and quality of provided descriptions and figures Gather.Town lab + Office Hour sessions After each day’s lecture, there will be open Office Hours in the class GatherTown, up until 3pm ET. An MIT email is required to log in and join the GatherTown. During these sessions, there will not be a walk through or dictation of the labs; the labs are designed to be self-paced and to be worked on on your own time. The GatherTown sessions will be hosted by course staff and are held so you can: Ask questions on course lectures, labs, logistics, project, or anything else; Work on the labs in the presence of classmates/TAs/instructors; Meet classmates to find groups for the final project; Group work time for the final project; Bring the class community together. Final project To satisfy the final project requirement for this course, students will have two options: (1) write a 1 page paper review (single-spaced) on a recent deep learning paper of your choice or (2) participate and present in the project proposal pitch competition. The 1 page paper review option is straightforward, we propose some papers within this document to help you get started, and you can satisfy a passing grade with this option -- you will not be eligible for the grand prizes. On the other hand, participation in the project proposal pitch competition will equivalently satisfy your course requirements but additionally make you eligible for the grand prizes. See the section below for more details and requirements for each of these options. Paper Review Students may satisfy the final project requirement by reading and reviewing a recent deep learning paper of their choosing. In the written review, students should provide both: 1) a description of the problem, technical approach, and results of the paper; 2) critical analysis and exposition of the limitations of the work and opportunities for future work. Reviews should be submitted on Canvas by Thursday Jan 28, 2021, 11:59:59pm Eastern Time (ET). Just a few paper options to consider... https://papers.nips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf https://papers.nips.cc/paper/2018/file/69386f6bb1dfed68692a24c8686939b9-Paper.pdf https://papers.nips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf https://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140 https://papers.nips.cc/paper/2018/file/0e64a7b00c83e3d22ce6b3acf2c582b6-Paper.pdf https://arxiv.org/pdf/1906.11829.pdf https://www.nature.com/articles/s42256-020-00237-3 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32084340/ Project Proposal Presentation Keyword: proposal This is a 2 week course so we do not require results or working implementations! However, to win the top prizes, nice, clear results and implementations will demonstrate feasibility of your proposal which is something we look for! Logistics -- please read! You must sign up to present before 11:59:59pm Eastern Time (ET) on Wednesday Jan 27, 2021 Slides must be in a Google Slide before 11:59:59pm Eastern Time (ET) on Thursday Jan 28, 2021 Project groups can be between 1 and 5 people Listeners welcome To be eligible for a prize you must have at least 1 registered MIT student in your group Each participant will only be allowed to be in one group and present one project pitch Synchronous attendance on 1/29/21 is required to make the project pitch! 3 min presentation on your idea (we will be very strict with the time limits) Prizes! (see below) Sign up to Present here: by 11:59pm ET on Wednesday Jan 27 Once you sign up, make your slide in the following Google Slides; submit by midnight on Thursday Jan 28. Please specify the project group # on your slides!!! Things to Consider This doesn’t have to be a new deep learning method. It can just be an interesting application that you apply some existing deep learning method to. What problem are you solving? Are there use cases/applications? Why do you think deep learning methods might be suited to this task? How have people done it before? Is it a new task? If so, what are similar tasks that people have worked on? In what aspects have they succeeded or failed? What is your method of solving this problem? What type of model + architecture would you use? Why? What is the data for this task? Do you need to make a dataset or is there one publicly available? What are the characteristics of the data? Is it sparse, messy, imbalanced? How would you deal with that? Project Proposal Grading Rubric Project proposals will be evaluated by a panel of judges on the basis of the following three criteria: 1) novelty and impact; 2) technical soundness, feasibility, and organization, including quality of any presented results; 3) clarity and presentation. Each judge will award a score from 1 (lowest) to 5 (highest) for each of the criteria; the average score from each judge across these criteria will then be averaged with that of the other judges to provide the final score. The proposals with the highest final scores will be selected for prizes. Here are the guidelines for the criteria: Novelty and impact: encompasses the potential impact of the project idea, its novelty with respect to existing approaches. Why does the proposed work matter? What problem(s) does it solve? Why are these problems important? Technical soundness, feasibility, and organization: encompasses all technical aspects of the proposal. Do the proposed methodology and architecture make sense? Is the architecture the best suited for the proposed problem? Is deep learning the best approach for the problem? How realistic is it to implement the idea? Was there any implementation of the method? If results and data are presented, we will evaluate the strength of the results/data. Clarity and presentation: encompasses the delivery and quality of the presentation itself. Is the talk well organized? Are the slides aesthetically compelling? Is there a clear, well-delivered narrative? Are the problem and proposed method clearly presented? Past Project Proposal Ideas Recipe Generation with RNNs Can we compress videos with CNN + RNN? Music Generation with RNNs Style Transfer Applied to X GAN’s on a new modality Summarizing text/news articles Combining news articles about similar events Code or spec generation Multimodal speech → handwriting Generate handwriting based on keywords (i.e. cursive, slanted, neat) Predicting stock market trends Show language learners articles or videos at their level Transfer of writing style Chemical Synthesis with Recurrent Neural networks Transfer learning to learn something in a domain for which it’s hard or risky to gather data or do training RNNs to model some type of time series data Computer vision to coach sports players Computer vision system for safety brakes or warnings Use IBM Watson API to get the sentiment of your Facebook newsfeed Deep learning webcam to give wifi-access to friends or improve video chat in some way Domain-specific chatbot to help you perform a specific task Detect whether a signature is fraudulent Awards + Categories Final Project Awards: 1x NVIDIA RTX 3080 4x Google Home Max 3x Display Monitors Software Lab Awards: Bose headphones (Lab 1) Display monitor (Lab 2) Bebop drone (Lab 3) Important Links and Emails Course website: http://introtodeeplearning.com Course staff: introtodeeplearning-staff@mit.edu Piazza forum (MIT only): https://piazza.com/mit/spring2021/6s191 Canvas (MIT only): https://canvas.mit.edu/courses/8291 Software lab repository: https://github.com/aamini/introtodeeplearning Lab/office hour sessions (MIT only): https://gather.town/app/56toTnlBrsKCyFgj/MITDeepLearning