相关推荐
-
JFreeChart 高手请进!
我现在的项目中要求,图中的标签(就是 一个类型的)默认的是在正下方,不知道能不能改为在 右方。
-
求JFreechart绘制折线图!!高手请进!!急!急!急!
编译出的结果 没有折线图 求高手帮忙写个折线图的代码 00001.TXT的文件的数据是: 2009 11 05 25.38 25.46 24.85 25.05 28931192 727022400.000 2009 11 06 25.39 25.69 24.81 25.10 30297501 762726336.000 ...
-
JAVA上百实例源码以及开源项目
笔者当初为了学习JAVA,收集了很多经典源码,源码难易程度分为初级、中级、高级等,详情看源码列表,需要的可以直接下载! 这些源码反映了那时那景笔者对未来的盲目,对代码的热情、执着,对IT的憧憬、向往!...
-
Java高手真经. 高级编程卷:Java Web高级开发技术:EJB+消息通信+分布式+开源框架...
【书名】Java高手真经. 高级编程卷:Java Web高级开发技术:EJB+消息通信+分布式+开源框架【作者】刘中兵【ISBN】978-7-121-09217-6【出版社】电子工业出版社【出版日期】2009年9月【定 价】...
-
转的一杂谈
网站架构(页面静态化,图片服务器分离,负载均衡)方案全解析 文章分类:综合技术 ...但是对于大量内容并且频繁更新的网站,我们无法全部手动去挨个实现,于是出现了我们常见的信息发布系统CMS,像我们常访问的各个门户...
-
webmagic采集CSDN的Java_WebDevelop页面
请大家帮帮我,谢谢,耽误你们点时间,帮我指导指导,我做了2天都没有做出来,明天就要交作业了,请大家帮帮我。 , 请教hibernate排序问题, java 权限管理, 如何实现在jsp页面中选择txt文件,点击下载时进行下载, ...
-
一个程序员的多年珍藏--收藏
一个高手推荐的4本必读书: 中文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patterns and PlugIns.pdf (23.29 MB) 英文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patt ... (4.93 ...
-
一个程序员多年的收藏
一个高手推荐的4本必读书: 中文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patterns and PlugIns.pdf (23.29 MB) 英文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patt ... (4.93 MB)...
-
other 猿 多年收藏
一个高手推荐的4本必读书: 中文版:下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patterns and PlugIns.pdf (23.29 MB) 英文版:下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patt ... (4.93 MB) 下載文件 ...
-
收藏吧 少年
一个高手推荐的4本必读书: 中文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patterns and PlugIns.pdf (23.29 MB) 英文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patt ... (4.93 ...
-
有一种收藏叫转载
一个高手推荐的4本必读书: 中文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patterns and PlugIns.pdf (23.29 MB) 英文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patt ... (4.93 ...
-
多年的收藏
一个高手推荐的4本必读书: 中文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patterns and PlugIns.pdf (23.29 MB) 英文版: 下載文件 Contributing to Eclipse Principles, Patt ... (4.93...
-
个人书签
- 精选文摘 - ITeye精华 Selenium - Web Browser Automation Apache JMeter - Apache JMeter™ 请不要再使用低级别的AOP API - 开涛的博客 - ITeye技术网站 高效 JavaEE 开发框架 JessMA v3.2.1 正式发布 - 编程语言...
-
Java高级面试题解析(二):百度Java面试题前200页(精选)
高手答案: get和post是HTTP协议中的两种发送请求的方法,HTTP底层都是TCP/IP,故get和post都是TCP链接,二者能做的事情其实都是一样的,给get加上request body,给post加上url参数,技术上都是可以实现的。 而导致...
-
家庭支出与收入数据数据集,根据人口统计和地理指标进行了分类,加拿大为例,适用于数据分析、机器学习
这个数据集提供了2010年至2021年间加拿大各省的家庭支出与收入数据,这些数据根据人口统计和地理指标进行了分类。每行代表了年份(REF_DATE)、省份(GEO)以及编码后的支出或收入类型的唯一组合(COORDINATE)。以下是该数据集的关键特点及包含的列信息: 关键特点: 支出数据:家庭支出按照收入五分位数和支出类别进行分类。 收入数据:家庭收入值根据家庭类型、较年长成年人的年龄组别和收入水平细分。 地理位置匿名化:为了保护隐私,原始的地理位置标识符被替换为如“Province 1”这样的标签。 时间序列:涵盖了超过十年的财务数据(2010–2021),适合用于纵向经济和社会趋势分析。 包含的列: REF_DATE:记录年份(2010–2021) GEO:省份标签(例如,“Province 1”) Statistic:度量类型(例如,平均家庭支出) Before-tax household income quintile:税前家庭收入水平分组 Household expenditures, summary-level categories:支出类别 UOM:计量单位 COORD
-
【锂电池剩余寿命预测】GRU门控循环单元锂电池剩余寿命预测(Matlab完整源码和数据)
1.【锂电池剩余寿命预测】GRU门控循环单元锂电池剩余寿命预测(Matlab完整源码和数据) 2.数据集:NASA数据集,已经处理好,B0005电池训练、测试; 3.环境准备:Matlab2023b,可读性强; 4.模型描述:GRU门控循环单元在各种各样的问题上表现非常出色,现在被广泛使用。 5.领域描述:近年来,随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升,其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了GRU门控循环单元在该领域的应用。 6.作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信。
-
【更新至2024年】2000-2024年各省专利侵权案件结案数数据
2000-2024年各省专利侵权案件结案数数据 1、时间:2000-2024年 2、来源:国家知识产权J 3、指标:专利侵权案件结案数 4、范围:31省 5、用途:可用于衡量知识产权保护水平
-
HMTL+JS+CSS实现贪吃蛇游戏,包含有一般模式,困难模式,还有无敌模式
- 使用`<div>` 容器组织游戏界面,包含得分显示、游戏画布和操作按钮 - 支持三种游戏模式选择(一般模式、困难模式、无敌模式) - 移动端和桌面端兼容,提供触摸和键盘两种控制方式 2. CSS样式 : - 采用Flex布局实现页面居中显示 - 使用Grid布局实现方向按钮的排列 - 定义了游戏容器的阴影、圆角等视觉效果 - 为按钮添加了hover效果和过渡动画 3. JavaScript逻辑 : - 使用Canvas API实现游戏渲染 - 实现了蛇的移动、食物生成、碰撞检测等核心游戏逻辑 - 支持三种游戏模式,不同模式对应不同的游戏速度和规则 - 使用localStorage保存最高分记录 - 实现随机颜色生成,使游戏更具趣味性 代码整体结构清晰,功能完整,具有良好的可扩展性和可维护性。
-
附件2-5:台区智能融合终端入网专业检测送检样品主要元器件清单.docx
台区终端电科院送检文档
-
基于强化学习的飞机升阻力特性预测模型实现及应用(含详细可运行代码及解释)
内容概要:本文详细介绍了一个基于强化学习(RL)的飞机升阻力特性预测模型的实现过程。首先,定义了飞机空气动力学环境,包括状态空间、动作空间以及目标——预测升力系数(Cl)和阻力系数(Cd)。接着,通过生成模拟数据并进行预处理,创建了用于训练的数据集。然后,构建了一个神经网络代理模型,用于联合编码状态和动作,并预测升阻力系数。最后,实现了PPO算法来训练强化学习代理,使其能够根据当前状态选择最优动作,并通过不断迭代提高预测精度。文中还提供了完整的代码实现和详细的注释。 适合人群:航空航天领域的研究人员、机器学习工程师、对强化学习感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要预测飞机升阻力特性的应用场景,如飞行器设计优化、性能评估等。目标是通过强化学习方法提升预测模型的准确性,从而为实际工程提供可靠的理论支持和技术手段。 其他说明:本文不仅涵盖了模型的设计与实现,还包括了数据生成、预处理等多个环节,有助于读者全面理解整个建模过程。同时,提供的代码可以作为研究和开发的基础,方便进一步扩展和改进。
5 楼 tianshuaiorc 2012-03-30 13:04
4 楼 tianshuaiorc 2012-03-30 13:04
3 楼 carlosbdw 2008-03-07 00:30
2 楼 carlosbdw 2008-03-06 17:12
1 楼 我想我是海 2008-03-05 13:11
[url]http://technology.chtsai.org/mmseg/[url]
在Java方面,早就有一个实现:
[url]http://www.solol.org/projects/mmseg/[url]
与Lucene的整合也提供了:
[url]http://www.solol.org/blogs/200710/200710242000.html[url]
实践过程中,分词效果的确极佳。以前通过比较,比Javaeye上现有的分词算法效果都要好。