题目及exp下载 —— https://github.com/bsauce/CTF/tree/master/corCTF%202021

在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。

在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。如上所述，数据可以很容易地从GitHub项目TimeSeries-Using-TensorFlow下载。我鼓励大家使用谷歌协作笔记本，因为所需的模块已经安装好了，基础设施也准备好了。现在，让我们开始吧!

下载并加载数据

数据下载使用只需要一个简单的命令-

开篇必知必会
在前一篇《Java：基于TCP协议网络socket编程(实现C/S通信) 》，实际存在一个问题，如果服务器端在建立连接后发送多条信息给客户端，客户端是无法全部接收的，原因在于客户端为单线程，只接受了第一条信息，剩余信息阻塞等待下一次发送。所以，这造成了客户端无法处理消息队列，每次只接收并输出一条服务器信息，出现信息不同步问题。

掌握sklearn必须知道这三个强大的工具。因此，在建立机器学习模型时，学习如何有效地使用这些方法是至关重要的。

在深入讨论之前，我们先从两个方面着手：

• Transformer：Transformer是指具有fit()和transform()方法的对象，用于清理、减少、扩展或生成特征。简单地说，transformers帮助你将数据转换为机器学习模型所需的格式。OneHotEncoder和MinMaxScaler就是Transformer的例子。

前言

1）python自动化文档手册

python自动化文章一直深受广大python爱好者的青睐。基于此，我花了整整一周时间真理出来的python自动化文档手册，涉及到五个章节（如下图所示），① python使用openpyxl操作excel；② python使用PyPDF2和pdfplumber操作pdf；③ python使用python-docx操作word；④ python使用python-pptx操作PPT；⑤ python如何自动收发邮件；⑥ python制作电话号码归属地查询工具。

使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标

Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。

当考虑一个多类问题时，人们常说，如果类是不平衡的，那么准确性就不是一个好的度量标准。虽然这是肯定的，但是当所有的类新练的不完全拟合时，即使数据集是平衡的，准确性也是一个糟糕的度量标准。

作者

介绍

作者提出了一种生成式图像修复系统，该系统基于从数百万个图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。作者所提出的卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的香草卷积问题，通过为所有通道在所有层上的每个空间位置提供可学习的动态特征选择机制来概括部分卷积。

此外，由于自由形式的蒙版可能会出现在任何形状的图像中，因此为单个矩形蒙版设计的全局和局部GAN均不适用。因此，我们还通过应用频谱归一化提出了基于补丁的GAN损失，称为SN-PatchGAN鉴别密集图像斑块。SN-PatchGAN的配方简单，训练快速，稳定。自动图像修复和用户指导的扩展的结果表明，与以前的方法相比，我们的系统可产生更高质量和更灵活的结果。我们的系统可帮助用户迅速移除分散注意力的物体，修改图像布局，清除水印并编辑脸部。

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近日，FastReport VCL更新至v6.7，在新版本中，添加了对最新版本IDE的支持，简化了用于付款标准的条形码的创建，新增从预览窗口直接编辑RichView的功能，同时修复了多个Bug问题。欢迎下载体验。（点击文末“了解更多”获取下载链接）