命运多cuai

最新推荐文章于 2024-02-21 16:18:28 发布
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#IE

本文记述了作者尝试修复一台电脑上无法正常工作的IE浏览器的过程，包括安装修复工具、打补丁等操作均未奏效，最终选择使用GreenBrowser作为替代方案。
今天在给爸爸的电脑修复IE，之前因为我的胡乱装东西，结果不能用IE访问网页了，我装了两很修复IE工具也没用，就给它打补丁，结果打上了sp3,重启后要激活，很是不幸，都让我赶上了，最后升级到IE8也没有效果，只好用其它的GreenBrowser代替了。
今天还看了半部电影叫《游龙戏凤》刘德华和舒淇主演，还不错，虽然题材也一般。

mlzboy
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IDEA 多模块项目启动编译整个project
Java进阶之路
08-18 3988
问题描述： maven架构的Java项目构建了多个module，然后module A依赖module B。由于maven A依赖的是module B 的jar，所以当module B 源码更新之后存在module A不能及时更新最新版module B的jar包的问题 解决思路： maven整个生命周期的作用域都是针对自身pom所在的module，无法更新pom中的某个jar，所以只能依靠其它方式实现。这时想到当持续集成时可以通过设置多个打包步骤，先打包module B，然后打包module A，这样就
ADOP带你了解：双模光纤的速度竞赛：100GBASE-SR4与100GBASE-BiDi SR的比较
ADOP_yu的博客
04-28 1724
无论是在新建设的网络中部署100GBASE-SR4，还是在现有的10Gbps或40Gbps网络中升级到100GBASE-BiDi SR，这两种技术都能够满足不同用户的需求，推动网络技术向前发展。对于100GBASE-BiDi SR，它通常可以通过OM4多模光纤提供150米的传输距离，提供比100GBASE-SR4更长的连接距离，使用OM3光纤时距离略有缩短。ADOP的100GBASE-SR4和100GBASE-BiDi SR是两种高性能的光收发器模块，它们为数据中心和高性能计算网络提供了高速的以太网连接。
命运WYD2-750怀旧老游戏下载及注册办法
lstabcd的博客
02-21 4931
命运2 命运wyd2 命运wyd wyd2 九州风云 怀旧游戏 老游戏 类似暗盒破坏神的游戏
WYD命运够牛版本
12-12
该版本相对上一版本完善更多，经深度测试运行正常，开区与否自行决定 。本人只是做为单机来玩
命运WYD服务端
12-12
版本己测试，IP也己改好的端，没有什么问题，建议单机使用，如需开区，概不负责
HDU 2571 dp
08-24 938
命运<br />Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)<br />Total Submission(s): 1208    Accepted Submission(s): 428<br /><br /><br />Problem Description穿过幽谷意味着离大魔王lemon已经无限接近了！<br />可谁能想到，yifenfei在斩杀了一些虾兵蟹将后，却再次面临命运大迷宫
CUAI-Web
03-25
3. **层叠与继承**：CSS的“级联”意味着样式可以来自多个来源，而“继承”则允许子元素继承父元素的一些样式。 4. **定位**：通过`position`属性（如static、relative、absolute、fixed），可以控制元素在页面上的...
CUAI-Web前端开发技术分享与应用
这暗示着CUAI-Web项目可能是一个主项目，包含多个子模块或者是一个包含多个文件和资源的完整项目。此外，'master'通常在版本控制系统（如Git）中用来表示主分支，意味着这可能是项目的主要分支或者最新的代码状态。 ...
论文笔记：ICLR 2021 Combining Lable Propagation And Simple Models Out-Performs Graph Neural Network
qq_44015059的博客
02-05 2700
前言： 本文的作者认为对于 GNN 的可解释性不足。基于此，作者在节点分类任务上提出可以通过将忽略图结构的浅层模型与两个利用标签结构中相关性的后处理方法相结合，超越或匹配最先进的 GNN 。具体如下: (i)误差相关性：传播训练数据中的残余误差以纠正测试数据中的错误信息 (ii)预测相关性：在测试集数据上进行平滑预测 作者将整个过程称为 Correct and Smooth (C&S)。其中后处理步骤是通过对早期的基于图的半监督学习方法的标准标签传播方法进行修改实现的。该方法实现了惊人的性能提升，在
誓爱命运750服务端.zip
10-13
命运私服服务端，亲测可以玩。可以随时添加自己喜欢的怪物和物品。
命运服务端GM管理工具
12-29
命运服务端GM管理工具服务端管理的工具
wyd750服务端
11-09
wyd750服务端
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
12-23
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
Android中获取应用程序列表信息
12-23
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器，不需要越狱！ ！ ！ ) 不需要越狱，调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用，删除应用，应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示（LSApplicationProxy） [ ] 定制喜欢的字段，展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表（应用icon+应用名） 为了提供思路，这里只用伪代码，具体的私有代码调用请查看： 获取应用实例： 获取应用名和应用的icon： 应用列表界面展示： 应用列表 应用运行时详情 打开应用： 卸载应用： 获取info.plist文件： 应用运行时详情界面展示： 应用运行时详情 右上角，从左往右第一个按钮用来打开应用；第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法，将LSApplicationProxy类，转换成了字典。 转换规则是：属性名为key，属性值为value，如果value是一个可解析的类（除了NSString,NSNumber...等等）或者是个数组或字典，则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析，superClass如...
戴尔U2417h校色文件
12-23
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf9738e1fcec ICC-vx2478-4k 校色文件 这是一个使用SpyderX校色过的icc文件，根据自己的需要食用。
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-23
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO），并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中，通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性，提升LSTM模型在分类任务中的性能表现，尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用，并提供了可复现的Matlab代码，属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备一定机器学习和优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度；②研究混合智能优化算法（如GA与PSO结合）在神经网络超参数优化中的应用；③实现高精度分类预测模型，适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节，重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式，同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割
12-23
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割 代码将SAM的point提示和Unet融合改进，评估指标采用dice、iou，recall、precision等，以及相应的曲线。 推理的脚本是【infer.py】，运行会生成UI界面，鼠标点击可以选择提示的前景/背景。代码会自动推理，显示掩膜图像 更多unet改进参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html【持续更新】 创新点介绍：实现了一个基于UNet的交互式图像分割系统，其核心亮点在于：1）创新性地将用户交互点作为第四通道与RGB图像拼接输入网络，实现点引导的精准分割；2）采用完整的训练-评估-应用闭环，支持余弦退火学习率调度和全面的分割指标评估（mIoU/Dice等）；3）设计了友好的GUI界面，用户只需点击前景/背景点即可实时获得可视化结果；4) 系统具有高度可扩展性，UNet架构支持自定义通道数和特征图尺寸，数据加载器内置多种增强策略，既能保证训练效果又能适应不同尺寸的输入图像。
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