nginx编译安装安装包+详细安装流程 里面有源码离线安装1.8的版本，同时还有完整的操作流程需要的自取，随时可以和博主进行联系 如果需要反向代理，负载均衡等可以参照博主写的具体配置 如果是keepalived+nginx高可用的也有详细的文档

openssl-1.1.1q-1.el8.x86_64 for RHEL/CentOS 8 升级和降级RPM包

LRP

基于Chris Morley出色的著作“ XmlRpc ++”派生的XmlRpc库。 / *由ise GmbH 2013更改* /-添加了多线程支持-添加了对Windows编译的支持-扩展类XmlRpcValue用于某些定义的输入格式的自动类型识别-添加了二进制协议以最小化开销原始项目：https：// sourceforge.NET/项目/ xmlrpcpp /

一个C ++ XmlRpc库，仅在此阶段为Windows客户端。 它基于WinInet构建，而不是重新实现HTTP和HTTPS协议，因此具有对SSL的自动支持。

已经编译好的xmlrpc-c。 官网上的版本只有源码，需要使用cygwin编译，而且生成的只有dll,没有lib文件。本压缩包已经使用pexports和lib工具根据dll生成了对应的lib文件。可放心使用。include里是需要的头文件。

openssl rpm包 openssl-1.1.1o-1.el7.x86_64.rpm openssl-1.1.1o openssl

openssl-devel-1.1.1o-1.el7.x86_64 openssl-devel openssl openssl rpm包

.net CLRProfiler 内存泄漏工具, 可以查看分析内存. 工具类型.

分层相关传播，用于解释基于MRI的阿尔茨海默氏病分类中的深层神经网络决策 莫里茨·博莱（MoritzBöhle），法比安·埃特尔（Fabian Eitel），马丁·韦甘特（Martin Weygandt）和克斯坦·里特 预印本： : 摘要：深层神经网络已导致许多医学成像任务的最新成果，包括基于结构磁共振成像（MRI）数据的阿尔茨海默氏病（AD）检测。 但是，网络决策通常被认为是高度不透明的，因此很难将这些算法应用于临床程序。 在这项研究中，我们建议使用分层相关传播（LRP）来可视化基于MRI数据的AD的卷积神经网络决策。 与其他可视化方法类似，LRP在输入空间中生成一个热图，以指示每个体素对最终分类结果做出贡献的重要性/相关性。 与引导反向传播产生的磁化率图相反（“体素的哪个变化最能改变结局？”），LRP方法能够直接突出显示输入空间中对网络分类的积极贡献。 特别是，我们表明（1）LRP