代码:-------------------------------------------------------------------------------- 禁止屏蔽类: 1.禁止右键
2.禁止选择 3.禁止粘贴 4.禁止直接访问 [必须框架内才行] 5.禁止frame引用 6.禁止功能键Shift,Alt,Ctrl 数据取得类 1.取得分辨率 2.取得地址栏 3.取得地址栏?后参数 常用特效类 1.主页遥控器 文件一.(t1.html) 文件二.(t2.html) 地址1地址2
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糟透了我承认我不是一个爱整理桌面的人,因为我觉得乱糟糟的桌面,反而容易找到文件。哈哈,可是最近桌面实在是太乱了,自己都看不下去了,几乎占满了整个屏幕。虽然一键整理桌面的软件很多,但是对于其他路径下的文件,我同样需要整理,于是我想到使用Python,完成这个需求。效果展示我一共为将文件分为9个大类,分别是图片、视频、音频、文档、压缩文件、常用格式、程序脚本、可执行程序和字体文件。# 不同文件组成的嵌套字典 file_dict = { '图片': ['jpg','png','gif','webp

长期以来,Python 社区一直在讨论如何使 Python 成为网页浏览器中流行的编程语言。然而网络浏览器实际上只支持一种编程语言:JavaScript。随着网络技术的发展,我们已经把越来越多的程序应用在网络上,如游戏、数据科学可视化以及音频和视频编辑软件。这意味着我们已经把繁重的计算带到了网络上——这并不是JavaScript的设计初衷。所有这些挑战提出了对新编程语言的需求,这种语言可以提供快速、可移植、紧凑和安全的代码执行。因此,主要的浏览器供应商致力于实现这个想法,并在2017年向世界推出

首先要说,聚类属于机器学习的无监督学习,而且也分很多种方法,比如大家熟知的有K-means。层次聚类也是聚类中的一种,也很常用。下面我先简单回顾一下K-means的基本原理,然后慢慢引出层次聚类的定义和分层步骤,这样更有助于大家理解。层次聚类和K-means有什么不同?K-means 工作原理可以简要概述为: 决定簇数(k) 从数据中随机选取 k 个点作为质心 将所有点分配到最近的聚类质心 计算新形成的簇的质心 重复步骤 3 和 4这是一个迭代过程,直到新形成的簇的质心不变,或者达到最大迭代次数

2017 年 Transformer 横空出世,由谷歌在论文《Attention is all you need》中引入。这篇论文抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。这一开创性的研究颠覆了以往序列建模和 RNN 划等号的思路,如今被广泛用于 NLP。大热的 GPT、BERT 等都是基于 Transformer 构建的。Transformer 自推出以来,研究者已经提出了许多变体。但大家对 Transformer 的描述似乎都是以口头形式、图形解释等方式介绍该架构。关于 Tra

大家好,我是J哥。这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了,依靠计算机极快速的运算速度,我们利用微分的思想,加上一点简单的三角学知识,就可以实现它。好,话不多说,我们来看看它的算法原理,看图:由于待会要用pygame演示,它的坐标系是y轴向下,所以这里我们也用y向下的坐标系。算法总的思想就是根据上图,把时间t分割成足够小的片段(比如1/1000,这个时间片越小越精确),每一个片段分别构造如上三角形,计算出导弹下一个时间片走的方向(即∠a)和走的路程(即vt=|AC|),这时


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