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搜索资源列表

  1. 施晓红 周佳的《精通GUI图形界面编程》

  2. 目录 第1章 MATLAB语言入门 1. 1 MATLAB系统简介 1. 2 MATLAB 6. 0开发环境概述 1. 2. MATLABB 6. 0桌面概述 1. 2. 2 MATLAB 6. o图形工具界面 1. 2. 3 开发环境其他特征 1. 3 MATLAB矩阵基本操作 1. 3. 1 矩阵 1. 3. 2 表达式 1. 3. 3 深入矩阵和数组操作 1. 3. 4 命令窗口输入输出控制 1. 4 实例讲解 1. 5 小结 第2章 MATLAB程序设计精要 2. 1 MATLAB流程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-25
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：fingjjjjjj

  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. 一篇关于时间工作流模型的论文

  2. 这是一篇很经典的时间工作流模型的文章，作者是清华大学的两位大家“李慧芳和范玉顺”。文章分析现有的工作流时间建模与分析方法,主要考虑活动/子过程的执行延迟与截止期限,通过估算过程延迟、检验时间约束的满足性来维持工作流执行的一致状态，但忽略了工作流执行的每一步骤中时序约束对活动可调度性的影响,以及当时间约束满足时各个活动的可触发决策范围。文中给出了时间约束工作流网(time constraint workflow nets,TCWF-nets)模型,讨论了业务过程时间约束的满足性,提出了启发式可调

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：149504
    • 提供者：yyuan200581

  1. 基于BP神经网络的压缩机性能预测模型的建立

  2. 利用BP 网络,以全年运行的空气源热泵冷热水机组性能预测为目标,对半封闭往复式压缩机建立了性能预测 模型。以网络的泛化能力作为衡量建模效果的标准,同时指出模型的建立过程就是网络最佳结构参数的搜索过程。计 算实例显示,网络的预测效果与训练效果吻合较好,训练代价适中,所建模型可用于压缩机全年运行的性能预测与故障 诊断中。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-22
    • 文件大小：119808
    • 提供者：yuxingxing1234

  1. 生产者与消费者 模拟生产者与消费者的实例

  2. 使用的生产者和消费者模型具有如下特点： (1)本实验的多个缓冲区不是环形循环的，也不要求按顺序访问。生产者可以把产品放到目前某一个空缓冲区中。 (2)消费者只消费指定生产者的产品。 (3)在测试用例文件中指定了所有的生产和消费的需求，只有当共享缓冲区的数据满足了所有关于它的消费需求后，此共享缓冲区才可以作为空闲空间允许新的生产者使用。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-04-17
    • 文件大小：161792
    • 提供者：tiantang18

  1. 数据库设计原理实例讲解

  2. 本人精心整理，完整精华数据库设计资料 1. 数据库设计概述 2 1.1. 数据库设计的任务 2 1.2. 数据库设计的目标 2 1.3. 数据库设计的内容 2 1.4. 数据库设计的方法 3 1.5. 数据库设计的步骤 3 2. 需求分析 4 2.1. 需求分析的任务 4 2.2. 需求分析的方法 4 2.3. 需求分析注意点 6 3. 概念设计 7 3.1. 实体关系模型 8 3.1.1. 基本概念 8 3.1.2. 实体之间的三种联系 8 3.1.3. 实体关系模型的表示方法 9 3.2.

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-07-31
    • 文件大小：442368
    • 提供者：zhou1988217

  1. ASP.NET 3.5 开发大全(全方位学习+实例)

  2. 1．循序渐进，深入浅出 为了能够方便读者的学习，本书前面几个章节详细的讲解了ASP.NET开发工具的安装，数据库系统的安装以及ASP.NET的基本知识。ASP.NET使用的是面向对象的思想进行应用程序开发，本书还详细的讲解了面向对象的概念以及最新的开发模型。 2．技术全面，内容充实 ASP.NET应用程序的开发会遇到诸多问题，本书着手实际开发经验，在ASP.NET应用程序开发中详细的讲解了如何进行高效的ASP.NET应用程序开发，不仅如此，本书还详细的讲解了如何使用现有的互联网上的优秀的开源项

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-11-27
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：teshu

  1. 计算机网络与因特网（互联网技术的“圣经”）

  2. ********Shenkxiao Resources******** 资源：计算机网络与因特网（互联网技术的“圣经”） 作者：国外数据作者未知 版本：中文译本 主要内容： 本书以一种清晰并易于接受的方式将深奥的互联网技术问题表达给具有各种背景的读者。作者是互联网最早期的研究者之一，他以独树一帜的方法把技术上的准确性和当前网络的研究热点完美地结合起来，讲述了网络的底层技术和联网技术。本书是原书第2版的译本，比第1版增加了3章内容，介绍了基本网络工具、远程数字连接技术和中间件技术。对全书做了很多

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-07-13
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：shenkxiao

  1. 125条常见的java面试笔试题

  2. 1.抽象： 　　抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面，以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题，而只是选择其中的一部分，暂时不用部分细节。抽象包括两个方面，一是过程抽象，二是数据抽象。 2.继承： 　　继承是一种联结类的层次模型，并且允许和鼓励类的重用，它提供了一种明确表述共性的方法。对象的一个新类可以从现有的类中派生，这个过程称为类继承。新类继承了原始类的特性，新类称为原始类的派生类（子类），而原始类称为新类的基类（父类）。派生类可以从它的基类那里继承方法和实

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-10-21
    • 文件大小：97280
    • 提供者：l_ji_l

  1. direct3d 实例教程

  2. 示例程序目录及简要说明 演示Direct3D程序的基本框架，以及如何创建Direct3D对象和Direct3D设备对象。 演示使用顶点缓冲区对象绘制基本图元。 演示Direct3D中6种基本图元的绘制。通过单击键盘上的“1”～“6”数字键可以在各图元类型之间进行切换。 演示使用顶点缓冲区和索引缓冲区绘制基本图元。 演示顶点着色模式和图形填充方式两个基本渲染状态对图形显示的影响。通过单击鼠标左键在两个着色模式之间进行切换，单击鼠标右键在3种图形填充模式之间进行切换。 演示通过多重采样实现图形反锯

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-22
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：zph2501

  1. QTP自动化模型参考资料

  2. QTP自动化模型参考：包含了QTP详细的模型结构层次图，以使用这些对象以及相关联的方法和属性，以编写用于自动配置 QuickTest 选项和运行测试的程序。覆盖QTP各个对象并附加相应的设置代码实例。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2013-06-05
    • 文件大小：887808
    • 提供者：zylbsplx2008

  1. 火电厂石灰石湿法烟气脱硫效率模型的研究

  2. 本文在对进口SO2浓度、烟气流量X2、液气比、吸收浆液pH、浆液浓度和烟气停留时间等6种主要火电厂石灰石湿法烟气脱硫影响因素进行综合分析并建立数学公式的基础上,结合火电厂运行数据建立烟气脱硫效率模型。基于该数学模型,以2组火电厂石灰石湿法烟气脱硫数据为实例进行了模型验证,表明该模型能够较准确的反映脱硫效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：601088
    • 提供者：weixin_38560107

  1. tensorflow 20:搭网络,导出模型,运行模型的实例

  2. 主要介绍了tensorflow 20:搭网络,导出模型,运行模型的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38515362

  1. Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例

  2. 1 简介 本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。 2 相关API的说明 pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时，模型的实例将接收动态的tensor数据并调用forword，在得到模型输出之后便可以和真实的标签数据进行误差计算，并通过优化器进行反向传播以调整模型的参数。下面重点介绍NLP常用到的模型和相关方法。 2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：185344
    • 提供者：weixin_38748207

  1. pytorch 输出中间层特征的实例

  2. pytorch 输出中间层特征： tensorflow输出中间特征，2种方式： 1. 保存全部模型(包括结构)时，需要之前先add_to_collection 或者 用slim模块下的end_points 2. 只保存模型参数时，可以读取网络结构，然后按照对应的中间层输出即可。 but：Pytorch 论坛给出的答案并不好用，无论是hooks，还是重建网络并去掉某些层，这些方法都不好用（在我看来）。 我们可以在创建网络class时，在forward时加入一个dict 或者 list，dict是将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38641366

  1. travel_regions:用于处理和评估旅行区域模型的软件库-源码

  2. 安装进行开发 克隆此存储库 导航到其根目录 运行pip install -e . 用法 from travel_regions import TravelRegions travel_regions = TravelRegions () 部分显示了如何将TravelRegions用于各种用例。 汇出结果 结果以区域文件的形式导出，区域文件是遵循特定结构的TravelRegions实例在特定层次级别上的序列化表示形式。 默认的前四个层次级别的四个区域文件已经在可用。 这些是在不带任何参数的情况

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42139429

  1. SetCoverSolver：卷积神经网络，用于将加权集覆盖问题的实例分类为最优化的多项式时间近似算法-源码

  2. 拉伯·伯奇（Rabo Birch），丹尼尔·弗兰克斯（Daniel Firebanks），艾米丽·哈姆林（Emily Hamlin），克里斯蒂安·伊科库克（Christian Ikeokwu） SetCoverSolver 项目描述 可以使用多种近似算法解决集合覆盖问题。 但是，这些近似算法将根据集合覆盖的实例而具有不同的性能，因此没有一种“一刀切”的近似方法。 根据要解决的问题的类型，某些算法可能会导致更高的准确性或更快的运行时间。 我们想通过建立一个机器学习模型来解决这个问题，该模型能够采用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42168555

  1. 基于STL模型的五轴激光切割轨迹生成

  2. 提出一种基于切口特征自动识别的五轴三维激光切割轨迹自动生成方法。采用STL模型,通过切口特征自动识别实现了切口特征的自动选取,并通过对切口边环的偏置实现了激光束半径补偿;利用切口边环的离散点确定了激光束入射点位置,并利用激光束入射点所在三角面片的法向量确定了激光头姿态;算法应用实例表明,该方法能够实现切口特征的自动选取和激光束半径补偿,并能保证激光头始终与工件表面保持垂直,软件系统运行稳定可靠。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38703895

  1. laravel-validation-rules：一组有用的Laravel验证规则-源码

  2. 一组有用的Laravel验证规则 该存储库包含一些有用的Laravel验证规则。 支持我们 我们投入了大量资源来创建。 您可以通过来支持我们。 非常感谢您从家乡寄给我们一张明信片，其中提到您使用的是哪个包装。 您可以在上找到我们的地址。 我们将所有收到的明信片发布在。 安装 您可以通过composer安装该软件包： composer require spatie/laravel-validation-rules 包将自动注册。 翻译 如果要编辑包翻译，可以运行以下命令将其发布到您的re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42118161

  1. pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例

  2. 今天训练faster R-CNN时，发现之前跑的很好的程序（是指在运行程序过程中，显卡利用率能够一直维持在70%以上），今天看的时候，显卡利用率很低，所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor或者模型model没有加载到GPU上训练，于是查找如何查看tensor和model所在设备的命令。 import torch import torchvision.models as models model=models.vgg11(pretrained=False) print(next(mo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38661008
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