该文件包含了大量的Andriod代码、有创建数据库，并储存、修改、删除、读取数据、获取系统输入框时间并运算显示、获取系统输入框文本并显示出来、设置动画等。。。常用代码。

主要介绍了java使用FFmpeg合成视频和音频并获取视频中的音频等操作，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

爬虫入门实战练习，有代码详解，供初学者练习。以爬取Freebuf技术文章为例进行实战爬取，在尝试过程中如若存在问题皆可与本人联系，交流探讨。

采用异步方式传送数据，偶校验，一位结束位，传输的数据传输速率为9600bit/s。每个数据帧包含10Byte信息，1Byte作为帧起始标志，8Byte数据，1Byte的校验和。

C#完整的通信代码详解(点对点,点对多,同步,异步,UDP,TCP).文件文件夹传输.注:不是拿来就能运行的那种，是代码详解文档！！！ 一步一步的讲解层次分明思路清晰，比纯源码好多了。好不容易找到的分享了

主要介绍了在Ubuntu上搭建一个基于webrtc的多人视频聊天服务,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Matlab CNN代码详解可解释的卷积神经网络 python代码已在发布，尽管我的研究小组未实现该代码。 下面的Matlab代码是与论文对应的原始代码。 介绍 本文提出了一种将传统卷积神经网络（CNN）修改为可解释的CNN的方法，以阐明CNN的高卷积层中的知识表示。 在可解释的CNN中，高转换层中的每个过滤器代表某个对象部分。 我们不需要对象部分或纹理的任何注释来监督学习过程。 相反，可解释的CNN在学习过程中会自动在高转换层中为每个过滤器分配一个对象部分。 我们的方法可以应用于具有不同结构的不同类型的CNN。 可解释的CNN中清晰的知识表示可以帮助人们理解CNN内部的逻辑，即，基于CNN做出决定的模式。 实验表明，可解释的CNN中的过滤器比传统CNN中的过滤器在语义上更有意义。 引文 如果使用此代码，请引用以下两篇论文。 张全世，吴应年和朱松春，“可解释的卷积神经网络”，在CVPR 2018中 张全石，王鑫，吴应年，周慧琳和朱松春，“可移植的CNN用于对象分类”，《 IEEE模式分析和机器智能交易》，2020年。DOI：10.1109 / TPAMI.2020.2982882 代码

本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章： 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库，本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库，不使用目前流行的各种深度学习框架，适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，单层感知器可以实现与门，或门以及与非门，但是不能实现异或门，异或门的实现需要借助多层感知机，这也就是说，单层感知机只能表示线性空间，而非线性空间的表示需要借助多层感知机。 第三章神经网络——基于n

这是烟大孔繁茹老师所教授的编译原理实验课上所要求的实验。有代码和详细的实验报告。代码每句都有解释功能较全。可从文件中读出语句进行语法分析并输出到文件中。本人小白代码若有不足还请谅解。

就在昨天，微信宣布了微信小程序开发者工具新增“云开发”功能 下载最新的开发者工具，现在无需服务器即可实现小程序的快速迭代！ 分类功能和搜素功能的效果图 1.首页分类功能的实现 boxtwo方法（.js文件） boxtwo: function (e) { var index = parseInt(e.currentTarget.dataset.index) this.setData({ HomeIndex: index }) }, 当在首页点击 分类导航时，会触发这个方法，并传回当前点击时的index值。 这个方法实现的是将.wxml文件传来的index值赋给HomeIn