感谢有你！ITeye 2013年度盘点——【社区篇】  

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以前总感觉时间过得太慢，如今开始感叹时间飞逝如白驹过隙，时间对于IT人来说，它会带给你一些宝贵的知识、经验，但是这些可能是以你的精力、健康为代价。搞IT就像搞体育，年龄可能会让你在一些拼精力、需要加班的...

GitHub 优秀的 Android 开源项目第二篇——转自多篇网络文章

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最常用的GitHub—— Android 开源项目整理（精品）

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中国15家外卖O2O大盘点-2014

信息技术就像马达一样，在我们的生活中无处不见。...2014年国内有十五家外卖O2O网站平台。分别是：饿了么、到家美食会、淘点点、大众点评、美团外卖、点我吧、生活半径、零号线、绿淘网、美餐网...

2012，独立B2C已死！天猫战后观格局

虎嗅注：在整整半年前的5月13日，电商分析师李成东为虎嗅（那时还未正式上线）写了第一篇文章，题目是《传统零售公司或将面临柯达命运》，谈到电子商务渠道对传统零售渠道商的灭顶式冲击。在这半年里，我们看到京东...

网络编程资源大集合(包含前端、java、linux、安卓、github开源项目、开发工具等)

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【Android 应用开发】GitHub 优秀的 Android 开源项目

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优秀的 Android 开源项目

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GitHub 优秀的 Android 开源项目

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github上优秀的源码

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Android Github开源项目大集会 真的什么都有啊

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【转】 GitHub 优秀的 Android 开源项目

https://github.com/flavienlaurent/NotBoringActionBar Demo地址：http://flavienlaurent.com/blog/2013/11/20/making-your-action-bar-not-boring/ APP示例：Google音乐 RefreshActionItem 带进度显示和刷新按钮的...

gitub优秀的android开源项目

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Github上优秀的开源项目

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GitHub 优秀的 Android 开源项目和框架

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毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息，如果车辆发生异常震动或车主打来电话（主动请求定位），将通过GSM发送一条定位短信到车主手机，车主点击链接默认打开网页版定位，如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块，需要注意的是，当前程序对应的是GPS北斗双模芯片，故只解析 GNRMC数据，如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣，每初始化成功一部分后将长鸣一声，如果持续短鸣很久（超过20分钟），建议通过串口助手查看系统输出的调试信息，系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块，集成GPS.GSM.GPRS，使用更加方便

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.zip

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。 训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。 随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。

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