bocai2015
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zhangheng54321：
[b][/b][i][/i][u][/u]引用 ...
基于HTTP协议的轻量级开源简单队列服务：HTTPSQS -
relic6：
十分感谢。。rhel5成功yum了！！
RHEL5配置YUM源
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三相异步电机矢量控制仿真模型。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。
一次并发导致错误分析
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第4章 管理信息库2024v2
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这个项目是基于 Python 编写的，使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。决策树是一种常用的监督学习算法，适用于分类和回归问题。在这个项目中，我们主要关注鸢尾花分类任务。 项目介绍： 数据集： 项目使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset）。这个数据集包含了三个不同种类的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）的样本数据，每个样本有四个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度）。 决策树算法： 决策树是一种树形结构，其中每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征取值，每个叶子节点代表一个类别。通过对数据集进行递归划分，决策树学习从输入特征到输出标签的映射。 数据预处理： 在项目中，首先对鸢尾花数据集进行加载和预处理，包括数据的划分成训练集和测试集。 模型训练： 使用训练集训练决策树模型，让模型从数据中学习特征和类别之间的关系。 模型评估： 使用测试集对训练好的决策树模型进行评估，衡量模型的分类性能。通常使用准确率、精确度、召回率等指标进行评估。 结果展示： 最后，项目展示了决策树模型对新样本进行分类的能力，通过可视化方式展示决策树的结构。 这个项目旨在演。内容来源于网络分
096 - 主播活跃直播间的台词
地表覆盖分布是气候变化研究、生态环境评估及地理国情监测等不可或缺的重要基础信息。近年来，随着卫星遥感和计算机存储与计算能力的不断增强，全球尺度中高分辨率地表覆盖产品的应用需求日益迫切。 作为全球首套2020年全球30米精细地表覆盖产品，该数据集及时反映了2020年全球陆地区域（除南极洲）在30米空间分辨率下的地表覆盖分布状况，为地表相关应用提供了最新的数据支撑，对于全球变化、可持续发展分析以及地理国情监测等具有重要意义。 经过多年研究，该团队突破了全球30米地表覆盖多时相自动化精细分类关键技术，并于2019年9月发布了精细分类体系的2015年全球30米地表覆盖精细分类产品。该团队在此基础上做了大量优化工作，例如结合定量遥感反演模型对分类体系做了进一步深化（林地二级类从区域尺度拓展为全球尺度），利用多源辅助数据集和专家先验知识集改善了原来存在的少量错分和漏分问题，针对原来存在的少许空间过渡不连续问题进行了针对性处理与优化。
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