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搜索资源列表

  1. SAP R/3 事务码速查手册SAP R/3 事务码速查手册

  2. SAP R/3 事务码速查手册SAP R/3 事务码速查手册目录 1 CA 交叉应用组件 11 1.1 CA 交叉应用组件 11 1.2 CA-EUR-CNV 本地货币改变 11 1.3 CA-DMS 文档管理系统 14 1.4 CA-CL 分类系统 15 1.4.1 CA-CL-CHR 特性 17 1.5 CA-CAD CAD 集成 17 1.6 CA-BFA-ALE ALE 集成技术 18 1.6.1 CA-BFA-API BAPI 技术 19 1.6.2 CA-BFA-WEB Web B

  3. 所属分类：DB2

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：cncszs

  1. Python源码剖析

  2. 图书目录 　　第0章 PYTHON源码剖析--编译PYTHON 　　0.1 PYTHON总体架构 　　0.2 PYTHON源代码的组织 　　0.3 WINDOWS环境下编译PYTHON 　　0.4 UNIX/LINUX环境下编译PYTHON 　　0.5 修改PYTHON源代码 　　0.6 通往PYTHON之路 　　0.7 一些注意事项 　　第1部分 PYTHON内建对象 　　第1章 PYTHON对象初探 　　1.1 PYTHON内的对象 　　1.1.1 对象机制的基石——PyObject 　　

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2009-11-16
    • 文件大小：686080
    • 提供者：xiancaonima

  1. 采用C++的ACE库实现的一个通用的CS架构通信程序(VS2005源码)

  2. 1、服务器端：一个采用领导者/跟随者模型的线程池不断地接受从多个客户端发来的消息，并放入一个消息队列，然后又有一个采用半同步/半异步模型的线程池不断地从这个消息队列中取出消息进行处理。 2、客户端：应用程序将需要发送的若干消息放入一个消息队列，然后激活一个线程来发送所有消息到服务器端。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-02-04
    • 文件大小：14336
    • 提供者：liao15243443

  1. 中、英文版 QFD 软件下载

  2. Lite QFD 2010， 最新版 QFD 软件，不需要安装数据库，支持多套QFD模型， 下载地址 http://www.nanmu.net/qfd 激活账号： 用户名 keli@nanmu.net 激活码 GVULNMQ3 ，激活次数有限

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-01-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：liuxuc63

  1. 高德所有三维工具注册码

  2. 高德三维激活，模型处理、管道处理、地形处理工具激活码，一个激活码激活所有工具，这个是高德内部给出的激活码 为了推广高德三维的应用，给出的一个短时间激活码，有效期6个月抓紧时间哦。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-08-15
    • 文件大小：497
    • 提供者：xiaoliangkou

  1. 高德三维模型激活key

  2. 这个是高德给的使用激活码，只有内部人员审核才能申请到的，试用期很短 ，只有上个月，抓紧时间哦。想要发布高德三维必须要这个key，高德推广三维给出的一个短时间key，如果买永久的可是很贵的，高德即将占领三维市场，学习使用的童鞋们速度了。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-08-15
    • 文件大小：32
    • 提供者：xiaoliangkou

  1. AJAX in Action 源码

  2. AJAX in Action 源码 第一部分 重新思考Web应用 第1章 一种新的Web设计方法 1.1 为什么需要Ajax富客户端？ 1.1.1 比较用户体验 1.1.2 网络延迟 1.1.3 异步交互 1.1.4 独占或瞬态的使用模式 1.1.5 忘掉Web 1.2 Ajax的四个基本原则 1.2.1 浏览器中的是应用而不是内容 1.2.2 服务器交付的是数据而不是内容 1.2.3 用户交互变得流畅而连续 1.2.4 有纪律的严肃编程 1.3 真实世界中的Ajax富客户端 1.3.1 现状

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2008-10-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：grant85612

  1. 精易模块[源码] V5.15

  2. 精易模块 V5.15 what’s new：（2015XXXX） 1、新增“线程_枚举”枚举指定进程ID中所有线程列表，成功返回线程数量，失败返回零。 2、删除“文件_取图标”与"文件_取图标句柄"功能重复。 3、优化“系统_创建桌面快捷方式”流程代码，感谢易友[ds9660]反馈。 4、修正“IP_10进制转IP”与“IP_16进制转IP”命令反向的问题，感谢易友[@humanbean ]反馈。 5、改善“网页_访问”死循环代码,感谢易友[@67564226]反馈。 6、优化“文本_取随机数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-21
    • 文件大小：586752
    • 提供者：qq598888903

  1. SAP所有事物码包含SAP系统所使用的所有事物代码

  2. 包含系统所使用的所有事物代码,以下是部分目录: 目录 1 CA 交叉应用组件 11 1.1 CA 交叉应用组件 11 1.2 CA-EUR-CNV 本地货币改变 11 1.3 CA-DMS 文档管理系统 14 1.4 CA-CL 分类系统 15 1.4.1 CA-CL-CHR 特性 17 1.5 CA-CAD CAD 集成 17 1.6 CA-BFA-ALE ALE 集成技术 18 1.6.1 CA-BFA-API BAPI 技术 19 1.6.2 CA-BFA-WEB Web Basis 1

  3. 所属分类：DB2

    • 发布日期：2009-04-15
    • 文件大小：413696
    • 提供者：kanglicong

  1. 码索引调制与多进制扩频的分析比较

  2. 在当今抗干扰通信中，扩频通信以抗干扰能力强、保密性能好的优点而获得了深入的研究。将对码索引调制技术和多进制扩频技术进行分析比较。码索引调制技术是基于直接序列扩频发展而来的，在发射端信息比特分别映射为伪随机（Pseudo Noise，PN）码的索引和调制符号，调制符号的同相部分和正交部分再分别选择激活的扩频码进行扩频，然后通过天线发射出去。多进制扩频技术与码索引调制技术不同的是：多进制扩频技术没有调制符号，只将激活的扩频码通过天线发射出去。介绍了这两种扩频技术的基本模型、扩频增益分析以及复杂度分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：387072
    • 提供者：weixin_38530536

  1. yolov4-keras:这是一个YoloV4-keras的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在Keras当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 88.9 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.4 70.5 实现的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42116681

  1. yolov4-pytorch:这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在pytorch当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 89.0 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.1 70.2 实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099942

  1. dog_cat_image_recognition_model:图像识别模型-源码

  2. dog_cat_image_recognition_model 计算机视觉：对猫和猫的图像进行分类。 在本案例研究中，我们使用8000张猫狗的图像来训练和测试卷积神经网络（CNN）模型，该模型将图像作为输入，并给出0类（猫）或1类（狗）作为输出，提示是否它是狗或猫的照片。 该图像识别模型基于CNN。 该过程包括以下步骤，并在此捕获： 数据预处理 建立CNN初始化 培训和测试CNN 模型验证 ##用于训练CNN的图片示例 卷积神经网络（CNN） 此案例研究基于CNN模型， Study 包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：50331648
    • 提供者：weixin_42181319

  1. GDipSA-.NET-Core-Project:我的团队为NUS-ISS GDipSA课程开发的使用.NET Core框架的购物车应用程序-源码

  2. GDipSA ASP .NET核心项目 这是一个使用.NET Core框架的购物车Web应用程序，它由我的团队为NUS-ISS GDipSA课程创建，名为Software4You。 项目规格/要求 假定访问网站以购买软件的用户已经在系统中注册。 因此，该项目涵盖以下基本功能：登录/注销，查看产品清单，搜索产品，添加到购物车，查看购物车，价格计算，购买历史记录的管理以及所购买软件的激活码。 用户可以选择是否登录，然后再将产品添加到购物车。 如果他们尚未登录，则将在结帐时将其定向到登录页面，并将相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134117

  1. Transformer-py:微调基于Transformer的POS标签模型-源码

  2. 变形金刚 该存储库可为词性（POS）标记对预训练的基于Transformer的模型进行微调。 我们将chtb_0223.gold_conll ， phoenix_0001.gold_conll ， pri_0016.gold_conll和wsj_1681.gold_conll注释的文件用作数据集进行微调。 要重现结果，请按照以下步骤操作。 2021年2月22日更新：数据预处理和数据信息。 2021年3月8日，新：训练BERT和自定义模型，数据集加载脚本。 安装 Python版本 Python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_42165973

  1. 关系提取：tensorflow 2.0中基于RNN和CNN的关系提取模型-源码

  2. 最好在Markdown阅读器中查看此文件（例如 ） 概述 您将实现双向GRU以及用于关系提取的原始模型： GRU宽松地基于基于注意力的双向关系长期双向短期记忆网络的工作方法（Zhou等，2016）。 您将需要实现： 双向GRU 注意层 L2正则化 此外，您将设计自己的网络体系结构来解决此任务。 您可以自己想一想，也可以根据纸上已知的解决方案进行思考。 作业pdf中提供了更多详细信息。 安装 环境与过去的环境相同，减去了requirements.txt中的额外requirements.tx

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42129300

  1. Python模型-源码

  2. Python模型 项目依赖包 导出所有项目的依赖包命令：pip3冻结> requirements.txt 安装项目依赖的时候使用命令：pip3 install -r requirements.txt jupyter笔记本 安装jupyter笔记本：终端-> pip3安装jupyter笔记本 运行jupyter笔记本：终端-> jupyter笔记本 项目目录简介 deeplearn：深度学习 Keras中文文档： : 安装TensorFlow：pip install tens

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：264241152
    • 提供者：weixin_42131705

  1. I型激活因子模型：I型细胞因子受体激活模型-源码

  2. I型细胞因子受体的激活模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134143

  1. Logistic回归机器学习模型-源码

  2. Logistic回归机器学习模型 •集成了Python的TensorFlow机器学习库，并构建了一个实现逻辑回归算法的深层人工神经网络。 •利用神经网络中必要的激活函数来解决二进制分类问题。 •使用实际数据集训练和评估机器学习模型。 •通过对新的结构化数据使用模型，实现了78％的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_42126399

  1. keras2cpp：这是一个小库，用于从本地C ++代码运行经过训练的Keras 2模型-源码

  2. Keras2cpp Keras2cpp是一个小型库，用于从C ++应用程序运行经过训练的Keras模型，而无需任何依赖。 设计目标： 与Keras使用TensorFlow后端生成的网络的兼容性。 仅CPU，无GPU。 没有外部依赖项，标准库，C ++ 17。 模型以二进制格式存储在磁盘上，可以快速读取。 模型以连续块的形式存储在内存中，以提高缓存性能。 尚不支持图层和激活类型。 工作正在进行中 支持的Keras层： 稠密 卷积1D 卷积2D 卷积3D 展平 ELU

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42135754
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