脚本专栏 第245页
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python垃圾回收机制(GC)原理解析
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Python类反射机制使用实例解析
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Pytorch Tensor基本数学运算详解
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pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式
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python实现多进程按序号批量修改文件名的方法示例
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Python如何基于smtplib发不同格式的邮件
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PyTorch中permute的用法详解
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pytorch 实现打印模型的参数值
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Pytorch Tensor的统计属性实例讲解
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Python中如何将一个类方法变为多个方法
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Python读取csv文件实例解析
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Python爬虫解析网页的4种方式实例及原理解析
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pytorch中获取模型input/output shape实例
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Pytorch之保存读取模型实例
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python通过nmap扫描在线设备并尝试AAA登录(实例代码)
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在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式
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使用pytorch实现可视化中间层的结果
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Python动态声明变量赋值代码实例
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python实现的批量分析xml标签中各个类别个数功能示例
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python多线程使用方法实例详解
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基于Python执行dos命令并获取输出的结果
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pytorch 批次遍历数据集打印数据的例子
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python面向对象之类属性和类方法案例分析
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利用python3 的pygame模块实现塔防游戏
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Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例
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pytorch 求网络模型参数实例
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Python面向对象之多态原理与用法案例分析
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python解析多层json操作示例
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Pytorch实现各种2d卷积示例
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Django 路由层URLconf的实现
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python使用正则表达式（Regular Expression）方法超详细
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Django框架之中间件MiddleWare的实现
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PyTorch中反卷积的用法详解
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python基于celery实现异步任务周期任务定时任务
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pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式
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python实现修改固定模式的字符串内容操作示例
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用python爬取历史天气数据的方法示例
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python使用HTMLTestRunner导出饼图分析报告的方法
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Python Pickle 实现在同一个文件中序列化多个对象
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Python3常见函数range()用法详解
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python Popen 获取输出,等待运行完成示例
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在Python中利用pickle保存变量的实例
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使用pickle存储数据dump 和 load实例讲解
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浅析Django中关于session的使用
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pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例
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关于pytorch处理类别不平衡的问题
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pytorch sampler对数据进行采样的实现
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Pyorch之numpy与torch之间相互转换方式
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pytorch中tensor张量数据类型的转化方式
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Pytorch 多块GPU的使用详解
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Python中bisect的使用方法
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Pytorch之Variable的用法
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Pytorch之卷积层的使用详解
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python实现将json多行数据传入到mysql中使用
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Python实现剪刀石头布小游戏(与电脑对战)
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Pytorch之contiguous的用法
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pytorch中nn.Conv1d的用法详解
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如何基于Python创建目录文件夹
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Python面向对象之继承原理与用法案例分析
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window环境pip切换国内源（pip安装异常缓慢的问题）
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深入了解如何基于Python读写Kafka
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Pytorch之view及view_as使用详解
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python ftplib模块使用代码实例
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使用TensorFlow-Slim进行图像分类的实现
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Pycharm最新激活码2019(推荐)
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Pytorch之parameters的使用
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Python面向对象之私有属性和私有方法应用案例分析
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Python实现隐马尔可夫模型的前向后向算法的示例代码
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pytorch中的transforms模块实例详解
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Python面向对象封装操作案例详解
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PyTorch实现更新部分网络,其他不更新
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python给指定csv表格中的联系人群发邮件(带附件的邮件)
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python实现双色球随机选号
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Python TCPServer 多线程多客户端通信的实现
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Python for循环与getitem的关系详解
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Python测试线程应用程序过程解析
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Pytorch evaluation每次运行结果不同的解决
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pytorch: Parameter 的数据结构实例
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解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题
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pytorch 数据处理:定义自己的数据集合实例
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Python socket聊天脚本代码实例
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Pytorch 数据加载与数据预处理方式
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pytorch标签转onehot形式实例
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pytorch 归一化与反归一化实例
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pytorch实现onehot编码转为普通label标签
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Pytorch 实现权重初始化
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在win64上使用bypy进行百度网盘文件上传功能
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Python加密模块的hashlib,hmac模块使用解析
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python 图像的离散傅立叶变换实例
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Python魔法方法 容器部方法详解
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基于torch.where和布尔索引的速度比较
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pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解
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pytorch实现focal loss的两种方式小结
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Linux下升级安装python3.8并配置pip及yum的教程
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pytorch 图像预处理之减去均值,除以方差的实例
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Pytorch的mean和std调查实例
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linux 下python多线程递归复制文件夹及文件夹中的文件
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python文件处理fileinput使用方法详解
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python base64库给用户名或密码加密的流程
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python使用SQLAlchemy操作MySQL
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果（九）》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]