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搜索资源列表

  1. 鸟哥的Linux私房菜

  2. 在本书中,第一篇主要介绍安装部分。安装Linux很容易,但是安装一套适合自己的 Linux主机则不是这么简单!这包括安装前的规划与为主机未来的扩充预留空间,等等,这 里我们将详细介绍整体安装的规划流程。 第二篇主要介绍Linux的基本文件权限与架构。关于文件权限及群组的概念,这部分内 容对于用惯了Windows的朋友来说,或许不是很好学习,但这是进入Linux的第一门课,尤 其对于安全架构上的规范与设定,更需要好好了解。 第三篇介绍相当重要的Shell与Shell scr ipts的基本内容,

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2009-05-08
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：Mpromise

  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：319488
    • 提供者：huxlaylyx

  1. 径向基函数神经网络的一种在线学习算法

  2. 用在线学习算法和梯度法为学习规则,推导了径向基函数神经网络的在线学习算法, 将影响网络输出的各个参数的学习过程作为一个整体来处理,并用Matlab实现了此算法.最 后用一个26个印刷体大写英文字母的识别来验证此算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-21
    • 文件大小：28672
    • 提供者：uranus1

  1. 03G101平面整体表示法钢筋学习专题

  2. 03G101平面整体表示法钢筋学习专题,希望大家能够学习学习！

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2009-08-22
    • 文件大小：34816
    • 提供者：tl12345672001

  1. 数学建模论文评价学生学习状况

  2. 摘要 学生学业成绩的分析和评价, 是教学工作的重要环节, 也是学校常规管理的重要内容。科学地分析评价学生的学业成绩, 不仅可以使教师准确掌握学生的学习状况, 还可以使学生了解到自己的学习情况, 也能为教学管理、改进教学提供必要的依据分析和评价学生的学业成绩, 是一项比较复杂的工作, 必须考虑到学生学习的全过程, 以及与学业成绩有关的全部因素, 特别是用于测量学生学业成绩的试题、试卷本身的因素尤其不可忽视。 分别用图表的形式分别从横向和纵向对学生成绩进行整体分析比较说明；将学生成绩分成优中差三个

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-29
    • 文件大小：144384
    • 提供者：zhouxing5213448

  1. 富怡服装CAD学习版

  2. 各种特殊及复杂的省道变化及转移可轻松完成,系统自带丰富的工艺图库，包括缝制符号、整烫及归拔等符号，使纸样的制作更加标准及明了化,公式法制图方式可自动放码，且可随时改动尺寸,灵活的点放码功能，可满足各种放码需要。且有强大的复杂功能，轻松完成放码工作,独有的量体放码，针对制服的放码工作将不是难题,精确快速的缩水功能，并可记录多次缩水及显示变化之前之后的尺寸,独有的算料功能，可以精确的算出每一定单的用料（包括用布的长度和重量）。并可自动分床。大大减少了工厂不必要的损耗，可以收到立竿见影的效果,手动排

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-07-11
    • 文件大小：678912
    • 提供者：xiaojikuipao82

  1. 实例解读51单片机完全学习与应用

  2. 目 录 第1篇 序 幕 单片机是什么？单片机有何用？如何系统学习单片机？单片机系统设计的流程是怎样的，需要掌握哪些辅助软件？本篇将针对这些问题一一阐述，为读者掀开单片机完全学习与应用的华丽序幕。 第1章 单片机在哪里 1.1 ■寻找单片机 1.1.1 电磁炉与单片机 1.1.2 MP3播放机与单片机 1.1.3 更多单片机 1.2 ■学习单片机 1.2.1 掌握单片机基础知识 1.2.2 理解单片机系统 1.2.3 成为单片机系统设计师 1.3 ■单片机之家 1.3.1 Intel 8051单

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-10-27
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：hwdemtv

  1. 有限元法原理与应用

  2. 有限元学习,讲述了杆系结构，弹性力学平面问题，单元分析与整体分析

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-08-25
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_20057489

  1. Scott_H_Young整体学习法

  2. Scott_H_Young整体学习法,作者讲述了自己如何用一年的时间学完了四年MIT全部课程！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-01-23
    • 文件大小：274432
    • 提供者：wannengusers

  1. 易学C++（简单易懂的讲解）

  2. c++入门，简单快捷，很适合c++初学者 目录 目录前篇过程化的程序设计……1 第一章良好的开端……1 1.1 软件与程序……1 1.2 程序设计到底要做什么？……1 1.3 选好一种语言……2 1.4Visual C++ 能够做些什么？……2 1.5 学习程序设计的方法和一些准备……3 第二章 HELLO，WORLD ！……4 2.1 如何创建一个示例程序……4 2.2 创建自己的World……6 2.3 输出与输入……7 习题……9 第三章会变的箱子……10 3.1什么是变量？……10 3

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-11-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liel_tang

  1. 基于FX学习软件的创新化编程设计.docx

  2. 所谓PLC创新化编程设计，就是在原来PLC编程设计基础上加入创新化设计的内容。一般来讲，创新化设计有微创新设计（局部创新）和颠覆式创新设计（整体创新）两种类型，常采用逆向思维法，反其道而行之进行设计。笔者在PLC教学过程中，注重学生创新能力培养，有针对的进行创新编程设计培训，经过一阶段训练，学生创新化编程设计能力便能获得大的提升。现就基于FX学习软件谈一下如何进行PLC创新化编程设计。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-07-25
    • 文件大小：715776
    • 提供者：zlfzzjqlx

  1. 学习黑洞的Alpha位

  2. 当AdS / CFT中的整体几何体包含黑洞时，如果且仅当已知黑洞微状态（状态相关性的一个示例）时，边界子区域才足以重构某些整体算子。 任何微状态都存在重建，但是没有任何构造适用于所有微状态。 我们改进了这种二分法，证明了相同的边界算子通常可用于黑洞微状态的大子空间，对应于黑洞熵的恒定分数α。 在Schrödinger图片中，边界子区域对包含黑洞并由极表面定界的体区域的α位（来自量子信息的概念）进行编码。 这些结果对AdS / CFT的结构和量子信息具有重要意义。 首先，它们暗示着整体重构仅是近似

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38732519

  1. 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_15141977

  1. STC51单片机IAP15W4K58S4最小系统板-教程资料-技小新-IAP15W4K58S4最小系统板《学习手册》.pdf

  2. STC51单片机IAP15W4K58S4最小系统板-教程资料-技小新-IAP15W4K58S4最小系统板《学习手册》.pdf按小新 xnpr丿深圳市技新电子科技有限公司 Www.jixin.pro 51单片机最小系统板-AP15W4K58s4V1.0.0.0 设计了一个发光二极管控制电路 设计了单片机的最小系统。 31模块原理图 的L+ 详地 度点G retiro LNC 蕊解于 51小系获轿子获市公列1.0 c170505 Dramn By: J xn-ean 模块原理图 ●原理图太大了,放到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743737

  1. java学习导图PDF版

  2. 自己在学习的时候整理的关于Java的知识点，很详细，基本不涉及代码，更多的是引导，这个是pdf版的9.14. substring( (int begin}:截取子串,指定开始位置一直到结束为止都会被截 取到 9.15. substring( (int begin, int end):截取子串,[ begin,end)指定开始位置和结東 位置 9. 1.6. String value() 9.2. String bilder 9.2.1. append(string): String Builde

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_34834846

  1. 基于AHP-FCA法的神华煤炭电商平台绩效评价研究

  2. 为探索煤炭电商平台存在的问题和改善途径,以神华电商平台为研究对象,运用平衡计分卡从财务、客户、学习与成长、内部流程、网站5个维度对其电商平台进行评价体系构建。研究发现:神华电商平台网站管理保持在较好水平,其次为财务、客户、内部流程3个维度,较低水平的是学习与成长维度。其中网站维度对神华电商平台发展影响最大,其次学习与成长维度;网站维度要提高页面浏览量进而促成竞拍交易量,学习与成长维度要提高员工的整体素质。研究对于其他煤炭电商平台的发展具有参考和借鉴的意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743235

  1. 基于深度学习的蒙特卡洛树搜索五子棋游戏

  2. 现阶段网络上的五子棋游戏主要是剪枝法或者人工标注，这样导致了机器落子具有了局限性，遇到全新的棋形时无法正确落子。基于上面五子棋游戏的漏洞，本文设计一学习型五子棋博弈算法，算法通过深度学习和蒙特卡洛树搜索算法打破既定规则，提高了机器在下棋时的多变性。该软件使用的神经网络将我方落子、敌方落子、当前落子位置以及当前落子玩家，四个矩阵作为输入数据，加强了网络提取特征的速度和拟合效率，并获取每个点的概率值。在蒙特卡洛树搜索算法中使用了快速落子方式，即标注出多个关键点的价值，使得在模拟时，不需要在无胜算的地

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-08
    • 文件大小：63963136
    • 提供者：qq_43704080

  1. 在实际例子中学习正则表达式(高效率)

  2. 正则表达式简介 正则表达式，又称正规表示法、常规表示法。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本。 最近整体学习了一下正则表达式的知识，发现还是在例子中进行学习效率比较高，接下来分享一下正则表达式的经典例子并进行相关知识点的总结。 例子1：匹配5-12位的数字：^\d{5,12}$ 首先介

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38674223

  1. Algorithm-basis:算法基础，一些学习时的cpp源代码-源码时代

  2. 算法基础 算法基础，一些学习时的cpp源代码。算法的思路以及原理全在cpp代码中。 1.递归与分治 棋盘覆盖 全排序问题 整体划分问题 2.动态规划 0-1背包问题 数字三角形问题 最大骨折和 最长单调递增子序列 最长公共子序列 3.回溯法 n后问题 计算排序 计算组合数 图的m着色问题 子集合问题 4.排序 合并排序 快速排序 5.贪心算法 背包问题 活动安排问题 旅行规划问题 汽车加油问题 删除问题 最优装载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_42157556

  1. 机器学习算法总结3:k近邻法

  2. k近邻法(k-NN)是一种基本分类与回归方法。算法思想：给定一个数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与其最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为哪个类。 k近邻的特殊情况是k=1的情形，称为最近邻算法。 k近邻算法没有显式的学习过程。 1.模型：k近邻法使用的模型对应于对特征空间的划分。 k近邻法中，当训练集、k值、距离度量(如欧式距离)及分类决策规则确定后，对于任何一个新的输入实例，它所属的类唯一地确定。 模型的三个基本要素：k值的选择、距离度量以及分类决策规

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：437248
    • 提供者：weixin_38508821
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