IOS 12的更新文件过期了。这个是最新的屏蔽IOS13的描述文件, 不想升级到IOS13的朋友可以下载，到2021年4月过期。
电脑时间校准器可以帮你自动校准到北京时间，简单实用。电脑时间校准器采用网络时服务，精准快速，只需两步即可实现电脑时间校准，且该软件体积小巧，占用电脑资源少，是一款非常实用的小工具。
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一、请求方式 Get/Post 二、请求参数说明 参数名称 类型 是否必须 说明 appkey string 1 使用API的唯一凭证 sign string 1 md5后的32位密文,登陆用 format {json xml} 0 返回类型. jsoncallback string 0 js跨域使用jsonp时可使用此参数 三、返回参数说明 参数名称 类...
Python中3D+Temporal 可视化利用Mayavi动画修饰器Animat利用Mayavi和Moviepy动态显示，并生成gif 接我的第一篇博客，python中需要安装Mayavi和Moviepy两个第三方库。其中Mayavi，直接用pip 首先安装VTK、traits和PyQt，我是用的是PyQt5.python下安装东西，实在没太多技术含量，在以后的博客里，只会对那些较为难的问题...
相信有一部分深圳小伙伴 都想去香港浪 毕竟香港离深圳近 买东西又便宜 想去香港浪的注意啦 深圳又有一个口岸即将开通啦 就是莲塘口岸！！ 虽然端午节还不能开通 但是将计划于今年9月开通 也就是说，今年国庆长假 有望在莲塘口岸过关！ 那么，接下来一起来看看 这即将开通的口岸吧！ 专业代办莲塘口岸车牌联系 面积有25个足球场那么大 莲塘口岸占地面积很大 约有17.4万平方米 大...
SPSS实例教程：有序多分类Logistic回归 医小咖 10 个月前 1、问题与数据 在某胃癌筛查项目中，研究者想了解首诊胃癌分期（Stage）与患者的经济水平的关系，以确定胃癌筛查的重点人群。为了避免性别因素对结论的混杂影响，研究者将性别（Sex）也纳入分析（本例仅为举例说明如何进行软件操作，实际研究中需控制的混杂因素可以更多）。研究者将所有筛查人群的结果如表1，变量赋值如
Python3利用Axes3D库画3D模型图 最近在学习机器学习相关的算法，用python实现。自己实现两个特征的线D库进行建模。 python代码 import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ...
蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。 之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型. 蚁群算法的基本思想: 蚁群算法的基本原理: 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。 3、信息素浓度与路径长度成反比。后来...
Mac/MacBookPro解决系统升级后运行卡顿问题（非配置问题） Mac在升级后可能会出现莫名其妙的卡顿，运行缓慢等问题，如果遇到这种问题可以尝试以下几种方法恢复下： 以安全模式启动 重新启动Mac，然后立即按住Shift键。显示屏上将出现Apple标志。 看到登录窗口后松开Shift键 如果Mac成功启动，请在不按任何按键的情况下重新启动 重置SMC和NVRAM 关机，重新插拔电源 在...
蚂蚁几乎没有视力，但他们却能够在黑暗的世界中找到食物，而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢？ 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中，根据信息素的浓度选择行走的方向，并...
centos 7 1、 登陆linux操作系统后，使用date命令查看时间后，当遇到服务器时间和
，为此首先要验证是否有安装ntpdate服务，使用which ntpdate 命令来验证是否安装。 3、 如果没有安装，使用rpm -ivh ntp-4.2.0.a.20040617-4.x86_64
面试题真的是博大精深，也通过这个面试题学到了很多东西，很多笔者也不是很懂，如有描述错误的地方还望大佬赐教， 每一次面试都可能问到相同的问题，一面问到，二三面还可能会问到，笔者认为这一点是整理这篇面试题收获最大的一点。 目录： 一面 1.1、HashMap和Hashtable的区别 1.2、实现一个保证迭代顺序的HashMap 1.3、 说一说排序算法，稳定性，复杂度 1.4、 说一说GC 1
你的CUDA算法，数据传输是否是你的性能瓶颈呢？要用常规还是异步？锁页还是零拷贝？看完此文，你应该能有所判断！
某网络系统有N个工作线个调度服务进程，作线 星初始化时 守候队列中等待;当用户请求到达时，由服务进程唤醒工作线程执;若工线程守候队列为空则则检查请求等待队列是否已满(最多可存放M个用户请求），未
2019全国大学生数学建模竞赛C题原版优秀论文，PDF原版论文，不是图片合成的，是可编辑的文字版。共三篇。 C044.pdf C137.pdf C308.pdf
本套课程的设计完全是为初学者量身打造，课程内容由浅入深，课程讲解通俗易懂，代码实现简洁清晰。通过本课程的学习，学员能够入门微信公众平台开发，能够胜任企业级的订阅号、服务号、企业号的应用开发工作。 通过本课程的学习，学员能够对微信公众平台有一个清晰的、系统性的认识。例如，公众号是什么，它有什么特点，它能做什么，怎么开发公众号。 其次，通过本课程的学习，学员能够掌握微信公众平台开发的方法、技术和应用实现。例如，开发者文档怎么看，开发环境怎么搭建，基本的消息交互如何实现，常用的方法技巧有哪些，真实应用怎么开发。
课程演示环境：Ubuntu需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》，课程链接来了！速度和精度双提升！ 与 YOLOv3 相比，新版本的 AP（精度）和 FPS （每秒帧率）分别提高了 10% 和 12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv4使用AlexAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标训练性能的技巧。 除本课程《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴识别》《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》《YOLOv4目标检测：原理与源码解析》
