点数信息
www.dssz.net
注册会员
|
设为首页
|
加入收藏夹
您好,欢迎光临本网站!
[请登录]
!
[注册会员]
!
首页
移动开发
云计算
大数据
数据库
游戏开发
人工智能
网络技术
区块链
操作系统
模糊查询
热门搜索:
源码
Android
整站
插件
识别
p2p
游戏
算法
更多...
在线客服QQ:632832888
当前位置:
资源下载
搜索资源 - LR常用函数
下载资源分类
移动开发
开发技术
课程资源
网络技术
操作系统
安全技术
数据库
行业
服务器应用
存储
信息化
考试认证
云计算
大数据
跨平台
音视频
游戏开发
人工智能
区块链
在结果中搜索
所属系统
Windows
Linux
FreeBSD
Unix
Dos
PalmOS
WinCE
SymbianOS
MacOS
Android
开发平台
Visual C
Visual.Net
Borland C
CBuilder
Dephi
gcc
VBA
LISP
IDL
VHDL
Matlab
MathCAD
Flash
Xcode
Android STU
LabVIEW
开发语言
C/C++
Pascal
ASM
Java
PHP
Basic/ASP
Perl
Python
VBScript
JavaScript
SQL
FoxBase
SHELL
E语言
OC/Swift
文件类型
源码
程序
CHM
PDF
PPT
WORD
Excel
Access
HTML
Text
资源分类
搜索资源列表
LR函数大全之中文解释
LR函数大全之中文解释 loadrunner,LR常用函数
所属分类:
其它
发布日期:2009-08-26
文件大小:492544
提供者:
ttyr123
uboott移植实验手册及技术文档
实验三 移植U-Boot-1.3.1 实验 【实验目的】 了解 U-Boot-1.3.1 的代码结构,掌握其移植方法。 【实验环境】 1、Ubuntu 7.0.4发行版 2、u-boot-1.3.1 3、FS2410平台 4、交叉编译器 arm-softfloat-linux-gnu-gcc-3.4.5 【实验步骤】 一、建立自己的平台类型 (1)解压文件 #tar jxvf u-boot-1.3.1.tar.bz2 (2)进入 U-Boot源码目录 #cd u-boot-1.3.1 (3)创
所属分类:
Flash
发布日期:2010-01-28
文件大小:2097152
提供者:
yequnanren
linux系统移植开发文档
Linux系统移植 目 录 第一部分 前言...................................................................................................................................8 1 硬件环境.........................................................................................
所属分类:
硬件开发
发布日期:2010-03-16
文件大小:1048576
提供者:
merry3688
LR函数详解
LR录制脚本中,常见的函数给出一部分常用的LoadRunner函数,供大家参考。 LR函数: lr_start_transaction 为性能分析标记事务的开始 lr_end_transaction 为性能分析标记事务的结束 lr_rendezvous
所属分类:
金融
发布日期:2013-04-07
文件大小:31744
提供者:
u010050906
LR函数大全
LoadRunner函数大全解释。它包含所有常用的命令和简单的用法例子。
所属分类:
软件测试
发布日期:2015-11-27
文件大小:492544
提供者:
csxhuang
linux系统移植开发文档
Linux系统移植 目 录 第一部分 前言...................................................................................................................................8 1 硬件环境.........................................................................................
所属分类:
硬件开发
发布日期:2009-04-21
文件大小:1048576
提供者:
hfl2007
ACM巨全模板 .pdf
看大小就知道很全啦 查看地址 https://blog.csdn.net/qq_43333395/article/details/98508424 目录: 数据结构: 1.RMQ (区间最值,区间出现最大次数,求区间gcd) 2.二维RMQ求区间最大值 (二维区间极值) 3.线段树模板(模板为区间加法) (线段树染色) (区间最小值) 4.线性基 (求异或第k大) 5.*树(静态求区间第k小) (区间中小于k的数量和小于k的总和) (区间中第一个大于或等于k的值) 6.权值线段树 (求逆序对)
所属分类:
C/C++
发布日期:2019-10-07
文件大小:8388608
提供者:
qq_43333395
电阻器基础知识与检测方法.pdf
一、基础知识 电阻器是电路元件中应用最广泛的一种,在电子设备中约占元件总数的30%以上,其质量的好坏对电路工作的稳定性有极大影响。它的主要用途是稳定和调节电路中的电流和电压,其次还作为分流器分压器和负载使用。 1.分类 在电子电路中常用的电阻器有固定式电阻器和电位器,按制作材料和工艺不同,固定式电阻器可分为:膜式电阻(碳膜RT、金属膜RJ、合成膜RH和氧化膜RY)、实芯电阻(有机RS和无机RN)、金属线绕电阻(RX)、特殊电阻(MG型光敏电阻、MF型热敏电阻)四种。第一色环 第二色环 第
所属分类:
其它
发布日期:2019-09-13
文件大小:350208
提供者:
weixin_38743602
基于内容分析的微博转发行为研究.pdf
摘 要:【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现,对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度,对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征,采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测,并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习,证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系,据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字:微博;转发;内容分析;情感理论研究 情报科学 第36卷第4
所属分类:
其它
发布日期:2019-09-07
文件大小:1048576
提供者:
maomao1688
实例详解机器学习如何解决问题
随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还 是学术界,机器学习都是一个炙手可热的方向,但是学术界和工业界对机器学习的研究各有 侧重,学术界侧重于对机器学习理论的研究,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问 题。我们结合美团在机器学习上的实践,进行一个实战(InAction)系列的介绍(带“机器 学习InAction系列”标签的文章),介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技 术、经验和技巧。本文主要结合实际问题,概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-02
文件大小:1048576
提供者:
abacaba
PyTorch 模型训练实用教程
本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函 数, 并且对 PyTorch 提供的数据增强方法(22 个)、权值初始化方法(10 个)、损失函数(17 个)、优化器(6 个)及 tensorboardX 的方法(13 个) 进行了详细介绍,本教程分为四章, 结构与机器学习三大部分一致。 第一章, 介绍数据的划分,预处理,数据增强; 第二章, 介绍模型的定义,权值初始化,模型 Finetune; 第三章, 介绍各种损失函数及优化器; 第四章, 介绍可视化工具,用于监控数
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-03-03
文件大小:4194304
提供者:
qq_29893385
浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE用法
mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean() model = Sequential() model.add(Dense(64, init='uniform', input_dim=10)) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9,
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-17
文件大小:44032
提供者:
weixin_38581455
PyTorch的Optimizer训练工具的实现
torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法。 使用 torch.optim,必须构造一个 optimizer 对象。这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数。 例如: optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:58368
提供者:
weixin_38721119