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搜索资源列表

  1. uboott移植实验手册及技术文档

  2. 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

  3. 所属分类：Flash

    • 发布日期：2010-01-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yequnanren

  1. LR函数详解

  2. 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

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2013-04-07
    • 文件大小：31744
    • 提供者：u010050906

  1. LR函数详解

  2. lr函数详解，里面包括LR中常见的函数，及汉语解释！希望对大家有所帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-13
    • 文件大小：31744
    • 提供者：u010050891

  1. EXCEL及VBA高级建模

  2. 前言 6 致谢 7 第1章 介绍 8 1.1 金融学概览 8 1.2 收益分布假设 9 1.3 数学和统计方法 9 1.4 数值方法 9 1.5 Excel 解决方案 9 1.6 本书主题 10 1.7 有关Excel工作簿 11 1.8 意见和建议 11 第2章 高级Excel函数和过程 12 2.1 访问Excel函数 12 2.2 数学类函数 13 2.3 统计类函数 14 2.3.1 使用频率函数Frequency 15 2.3.2 使用分位数函数Quartile 17 2.3.3 使

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2014-07-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：vcfriend

  1. EXTJS总结.txt

  2. 一、获取元素（Getting Elements） 1.Ext.get var el = Ext.get('myElementId');//获取元素，等同于document.getElementById('myElementId');//会缓存 2. Ext.fly var el = Ext.fly('myElementId')//不需要缓存。 注：享元模式（Flyweight Design Pattern）是一种节省内存的模式，该模式的大概原理是建立单个全体对象然后不断反复使用它。 3.Ext

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2015-10-13
    • 文件大小：16384
    • 提供者：unique021

  1. 实例详解机器学习如何解决问题

  2. 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

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：abacaba

  1. 软件测试理论

  2. 软件测试理论篇 一、为什么软件要做软件测试 纵观历史事件说明软件测试的重要性 二、软件测试的概念 1、测试是为了发现错误而执行程序的过程 ; 2、在规定条件下，对程序进行操作，以发现错误，以软件质量进行评估 ; 3、使用人工或者自动化手段，来运行或者测试某个子系统的过程，其目的在于检查它是否 存在满足规定需求或弄清预期结果与实际结果之间的差别（ IEEE ：美国电气和电子工程师 协会）应用程序管理工具 2、软件基础知识:软件工程,软件生命周期、测试理论和测试方式有较深的理解 3、软件测试技术,方

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2019-01-11
    • 文件大小：37888
    • 提供者：qq_33303936

  1. 基于特征选择和支持向量机的可靠的大肠癌预测方法

  2. 大肠癌（CRC）是一种常见的癌症，每年在全球范围内导致大约600,000例死亡。 因此，找到相关因素并准确地检测出癌症非常重要。 然而，及时准确地预测疾病是具有挑战性的。 在这项研究中，我们建立了一个基于逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）的集成模型，将CRC分为癌症和正常样本。 从各种因素，包括人类的位置，年龄，性别，BMI和癌症的肿瘤类型，肿瘤等级和DNA，我们使用逻辑回归作为主要特征，选择最显着的因素（p <0.05），并具有这些特征，使用不同的内核类型（线性，径向基函数（RBF）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38629362