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  1. 订餐程序2.6.0

  2. 　　2.6.0版在原有全部功能的基础上扩展如下功能： 　　1、菜单分类编辑 　　2、自动打印(POS小票打印机支持)，跟批量打印(其它打印机或POS打印机可选择)。用户可以选择指定的订单，批量打印 　　在A4纸上，或是通过小票打印机来打印。方便、实用、灵活。 　　3、新订单铃声提示，在进入后台订单操作界面，一但有新的订单，系统会发出铃声提示，以提示用户有新的订单。 　　4、分店信息，分店有一个专门的界面来说明门店位置及配送、餐馆图片。让订餐者更加了解餐饮店。 .................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2012-12-16
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qingcai23

  1. PDF转WORD 体积小 速度快 转换错误率小 非常适合排版编辑。

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-15
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：qq_33163943

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：312320
    • 提供者：abacaba

  1. proxyServer squid / varnish / apache traffic server / ATS

  2. NULL 博文链接：https://lindows.iteye.com/blog/247703如何工作 由部分组成:套 函数,个给定长度的位向量。选择位向 量的长度,和函数的数量,依赖于我们想增加多少到设冒中,以及我 们能容忍的多高的假命中率 中所有的数被配置过,其范围匹配位向量的长度。例如,假 如向量是位长,函数返回的值就在到之间。在里使用高质 量的函数相当重要,它保证输出等分在所有可能值上 函数里的“热 点”会增加假命中率。(仙子注:所谓“热点”是指结果过分频繁的分布在某些 值上。 要将某个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38669628

  1. 基于拟合型弱分类器的AdaBoost算法

  2. 针对AdaBoost算法通过最小化训练错误率来选择弱分类器造成的精度不佳问题以及单阈值作为弱分类器训练过程较慢难以收敛问题，提出了一种基于拟合型弱分类器的AdaBoost算法。首先针对每个特征，在特征值与标记值之间建立映射关系，引入最小二乘法求解拟合多项式函数，并转换成离散分类值，从而获得弱分类器。其次从获得的众多弱分类器中，选择分类误差最小的弱分类器作为本轮迭代的最佳弱分类器，构成新的 AdaBoost 强分类器。与传统训练算法相比，极大地减少了待选弱分类器的个数。选取 UCI 数据集和MIT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743054