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微信企业号发送监控 for OpenFalcon

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基于卷积神经网络的数字手势识别安卓APP,识别数字手势0-10(The number gestures recognition Android APP based on convolutional neural network(CNN), which can recognize the gestures corresponding number 0 to 10)

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搜集、整理、发布 中文 自然语言处理 语料/数据集,与 有志之士 共同 促进 中文 自然语言处理 的 发展。

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中文自然语言处理数据集,平时做做实验的材料。欢迎补充提交合并。

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超轻量级中文ocr,支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M

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clover 1、开发server和client端 定时向zk集群发送心跳数据包,利用Java自带的timer程序实现该功能 2、开发整天的monitor程序,用来定时向zk中获取server和client端的心跳数据信息,如果超过指定时间没有收到最新的数据包,那么任务server端或者client端死掉了,此时要删除该server或client端节点,发邮件通知相关人员,记录异常日志到系统日志文件和MongoDB中 3、client端接受创建job请求,将job信息创建到client服务端,并根据job时间规则运行,并将任务信息存储到MongoDB中 4、当client端job运行时候,封装执行任务信息,发送到指定客户端机器,更新client端job执行时间和状态,如不在需要继续运行,那删除job并从MongoDB中删除相关任务信息 5、client端接受删除job请求,client服务端,立即执行删除job并将任务信息从MongoDB中删除 6、client端接受更新job请求,client服务端,立即执行删除job并创建新job,并将任务信息从MongoDB中删除,然后再存储新job信息 7、第一版 使用Netty做消息通讯中间件,存储消息放入Redis中,服务器开启Http请求,客户端 通过 发送Http请求到服务器来处理请求,由于任务太多 redis处理能力不行,放弃该方案 第二版 使用Netty RPC框架,自己开发一个Server端和Client,各种启动指定端口,由于 必须要求Server端和Client必须启动才能进行消息发送,所以感觉非常不灵活,因为放弃该方案 第三版 使用架构组推荐的rocketmq,通过使用发现,很严重问题,消息会重复发送,经常会收到重复的消息,在测试的时候发现,经常发生消息异常和报错,跟架构组刘婷峰沟通说,可能是机器性能不行了,他也不知道具体原因,感觉非常不靠谱,果断放弃 第四版 使用 zeromq,通过在网上查资料,对比各种mq后,发现zeromq是最轻量级,出现消息是最快的,经过测试完全能满足业务,果断使用 8、由于项目中使用zk,自己开发zk使用工具类,定制server端增删改查zk消息以及定制client端增删改查zk消息,功能测试zk,目前打算增加zk watch功能 9、开发server和client端 定时向zk集群发送心跳数据包,利用Java自带的timer程序实现该功能 10、开发整天的monitor程序,用来定时向zk中获取server和client端的心跳数据信息,如果超过指定时间没有收到最新的数据包,那么任务server端或者client端死掉了,此时要删除该server或client端节点,发邮件通知相关人员,记录异常日志到系统日志文件和MongoDB中 11、开发console控制台管理,可以查看任务动态运行状态和次数信息 12、zk管理页面,查看server和client端节点信息,更新和删除节点信息 13、job管理页面,查看job详细信息 14、联系人管理页面,增删改查联系人信息 15、log日志管理页面,根据系统报错记录的日志信息,在页面中可以详细查看

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Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization.

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use cnn recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码,使用tensorflow实现卷积神经网络,进行验证码识别。

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:books: 本代码库是作者小傅哥多年从事一线互联网 Java 开发的学习历程技术汇总,旨在为大家提供一个清晰详细的学习教程,侧重点更倾向编写Java核心内容。如果本仓库能为您提供帮助,请给予支持(关注、点赞、分享)!

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Clean Object-oriented & Layered Architecture

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登录后提取在线cookie,更新至服务器或拷贝至剪切板,为爬虫抓取跳过复杂验证码识别程序

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消息最终一致性方案,基于rabbitmq的分布式事务解决方案

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《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。英文版即伯克利“深度学习导论(STAT 157)”教材。

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