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搜索资源列表

  1. C和C++头文件对比一览

  2. C、传统 C++ #include 　　　　//设定插入点 #include 　　　　 //字符处理 #include 　　　　 //定义错误码 #include 　　　　 //浮点数处理 #include 　　　 //文件输入／输出 #include 　　　 //参数化输入／输出 #include 　　　//数据流输入／输出 #include 　　　　//定义各种数据类型最值常量 #include 　　　　//定义本地化函数 #include 　　　　　//定义数学函数 #include 　

  3. 所属分类：C++

  1. struts2简单实例（类型转换方法对比）

  2. 自己初学struts2做的类型转换方式，有局部类型转换，全局类型转换，和大量数据类型转换，供初学者学习，共同讨论

  3. 所属分类：Java

  1. mx2 全局透明文件对比

  2. 对比吧 全局透明 如果需要就看看吧 转接的

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2013-04-26
    • 文件大小：287744
    • 提供者：zhengliuzuo

  1. Maple全局优化应用.pdf

  2. Maple全局优化应用.优化（optimization）的目标是从一组可能的答案中发现问题的最佳解。答案通过使用一个或多个问题变量的实际值目标函数（objective function）进行对比。可能的集合（feasible set ） 由约束条件（constraints）决定，约束条件通常是关于问题变量的不等式或方程（组）。数学意义上，目的是发现目标函数的最大值（maximizes）或最小值（minimizes ）、同时满足（ satisfying）约束条件的点，这个点称为极值（extrem

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-12-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：teyqsz

  1. 动态规划 序列对比 Needleman-Wunsch Smith-Waterman algorthm(java)

  2. 可以使用需要重新加载biojava.jar jar包代码是全的，不会可以问我。jar包在lib目录下面 输出结果： Global alignment with Needleman-Wunsch: Time (ms): 3 Length: 9 Score: 0 Query: query, Length: 9 Target: target, Length: 8 Query: 1 gccctagcg 9 || | | | Target: 1 gcgc-aatg 8 Local alignment w

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-08-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_19321473

  1. 单晶硅生长过程中热场与凝固界面形状的对比研究

  2. 单晶硅生长过程中热场与凝固界面形状的对比研究，王晓茜，周俊安，针对实际工业生产用大口径单晶硅结晶炉热场进行了理论建模，建立了全局传热、流动模型，对不同长晶阶段单晶硅提拉炉内的温度、流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-10
    • 文件大小：345088
    • 提供者：weixin_38717843

  1. 基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究

  2. 为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本文把求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法有机地结合起来,取长补短,用于复杂地区煤岩层对比。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络进行复杂地区煤岩层对比工作。本文利用测井曲线采用小波变换分析沉积旋回,并用于煤岩层对比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：369664
    • 提供者：weixin_38702945

  1. 线程间通信的定义及全局变量的方法

  2. 多进程和多线程是系统执行多任务机制的重要手段，多任务同时进行自然少不了相互之间的通信工作。下面先将线程间的通信方式总结一下，便于大家对比学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-21
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38655011

  1. PHP global全局变量经典应用与注意事项分析【附$GLOBALS用法对比】 <font color=red>原创</font>

  2. 主要介绍了PHP global全局变量经典应用与注意事项,结合实例形式分析了php中global全局变量的功能、使用方法及相关操作注意事项,并附带了$GLOBALS用法作为对比,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38738511

  1. Yii2中添加全局函数的方法分析

  2. 主要介绍了Yii2中添加全局函数的方法,结合实例形式对比分析了2种添加全局函数的实现技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38624556

  1. 详解Vue.use自定义自己的全局组件

  2. 通常我们在vue里面使用别人开发的组件，第一步就是install,第二步在main.js里面引入，第三步Vue.use这个组件。今天我简单的也来use一个自己的组件。 这里我用的webpack-simple这个简单版本的脚手架为例，安装就不啰嗦了，直接进入正题 首先看下目前的项目结构： webpack首先会加载main.js，所以我们在main的js里面引入。我以element ui来做对比说明 import Vue from 'vue' import App from './App.vue

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38680247

  1. Python 的 __str__ 和 __repr__ 方法对比

  2. 阅读到 Strings 中关于转换对象为字符串的内容，介绍了 repr 函数，趁着还没有真正了解 Python 面向对象的生疏与热度，感性上理解一下 repr 与 str 这两个函数的区别。 Python 的全局方法 repr 和 str 会映射到对象的 __repr__ 和 __str__ 的方法调用，还有 str(obj) 时会调用哪个方法，以及 print(obj) 和调试 Python 代码时的对象显示会调用哪个方法呢？这就是本文想要印证的内容。 恰如 Java 的 System.out

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38690508

  1. Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验

  2. Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多进程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。 　　对比实验 　　资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38588520

  1. 类内静态函数和全局静态函数的相同点和不同点

  2. 1）全局静态函数只在本编译单元有效。 　　2）类静态函数，对比普通成员函数，没有this指针，不能访问非static成员。 　　3）要说二者相同点，都是c++名字控制的手段：全局静态函数被局限在一个编译单元，通俗的将是在一个cpp文件中定义的全局静态函数在另一个cpp文件中不能被调用。例程如下； //   main.cpp #include   extern   int   hello2(); static   int   hello() {         std::c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38723192

  1. Python内置函数locals和globals对比

  2. 这两个函数主要提供，基于字典的访问局部和全局变量的方式。在理解这两个函数时，首先来理解一下python中的名字空间概念。Python使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典，它的键字就是变量名，字典的值就是那些变量的值。实际上，名字空间可以象Python的字典一样进行访问 每个函数都有着自已的名字空间，叫做局部名字空间，它记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。每个模块拥有它自已的名字空间，叫做全局名字空间，它记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38516386

  1. Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验实例

  2. python的多进程性能要明显优于多线程，因为cpython的GIL对性能做了约束。 Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多进程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。 对比实验 资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38747025

  1. PHP global全局变量经典应用与注意事项分析【附$GLOBALS用法对比】 原创

  2. 本文实例讲述了PHP global全局变量的使用与注意事项。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用global在方法里面声明外部变量为全局变量，即可以调用该变量。 示例1. global基本用法 <?php $a=1; $b=2; test_global(); function test_global() { global $a,$b; echo $a+$b; //输出3 } 示例2. global引用 <?php $var $a=1; function test(){

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38686399

  1. 改进的全局卷积网络在路面裂缝检测中的应用

  2. 针对传统裂缝图像分割方法不能准确提取混凝土表面裂缝的难题,提出了一种改进的轻量级全局卷积网络的路面裂缝图像分割模型。根据深度卷积网络原理,使用大卷积核对裂缝图像进行分类和定位,针对裂缝特征构建轻量级的语义分割MobileNetv2-GCN模型。实验对比结果表明,该模型在三个公开裂缝数据集上都表现出优越的性能。采用中轴骨架算法提取语义分割后的裂缝骨架,计算裂缝平均宽度的物理值,其实验结果具有较高的准确性,可为公路健康检测提供可靠的数据支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38543293

  1. 结合加速鲁棒特征的遥感影像半全局立体匹配

  2. 针对遥感影像半全局立体匹配(SGM)对噪声敏感及在视差不连续和弱纹理区域产生条纹导致匹配率低的问题,提出一种结合加速鲁棒特征(SURF)的遥感影像SGM算法。首先,用SURF计算遥感影像的特征匹配点和特征点主方向,并用快速最近邻搜索算法剔除错误的匹配点;然后,用Census变换计算两幅遥感影像的匹配代价,用特征点主方向来调整SGM算法在不同聚合路径方向上的路径权重;最后,用改进的加权联合双边滤波(WJBF)方法进行视差精化,以去除视差图中的噪声和条纹。在WorldView、IKONOS、高景一号

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38733281

  1. Python 内置函数globals()和locals()对比详解

  2. 这篇文章主要介绍了Python globals()和locals()对比详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python的两个内置函数，globals()和locals() ，它们提供了基于字典的访问局部和全局变量的方式。 globals()是可写的，即，可修改该字典中的键值，可新增和删除键值对。 而locals()是不可修改字典中已存在的键值的，也不能pop移除键值对，但是可以新增键值对。 Demo: a = 1 # 定义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38596485
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