ming_7755
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eppen：
如果excel的纸张大小不是A4，转出来的pdf的纸张大小还是 ...
java 调用openoffice 服务 将excel ，word 转pdf -
greatwqs：
很有参考价值!
Oracle 中如何删除重复数据
用FileZilla Server开FTP：看图入门（贴过来的）
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用FileZilla Server开FTP：看图入门 (2006-09-25 12:40:11)转载▼ 分类： 网络相关 重要更新：2007年12月，为本文改录了更直观的flash视频，请见本文最末段。 0. 关于续传和乱码的说明 问：听说FileZilla不能续传...
内容概要：本文档《数据结构》（02331）第一章主要介绍数据结构的基础概念，涵盖数据与数据元素的定义及其特性，详细阐述了数据结构的三大要素：逻辑结构、存储结构和数据运算。逻辑结构分为线性结构（如线性表、栈、队列）、树形结构（涉及根节点、父节点、子节点等术语）和其他结构。存储结构对比了顺序存储和链式存储的特点，包括访问方式、插入删除操作的时间复杂度以及空间分配方式，并介绍了索引存储和散列存储的概念。最后讲解了抽象数据类型（ADT）的定义及其组成部分，并探讨了算法分析中的时间复杂度计算方法。 适合人群：计算机相关专业学生或初学者，对数据结构有一定兴趣并希望系统学习其基础知识的人群。 使用场景及目标：①理解数据结构的基本概念，掌握逻辑结构和存储结构的区别与联系；②熟悉不同存储方式的特点及应用场景；③学会分析简单算法的时间复杂度，为后续深入学习打下坚实基础。 阅读建议：本章节内容较为理论化，建议结合实际案例进行理解，尤其是对于逻辑结构和存储结构的理解要深入到具体的应用场景中，同时可以尝试编写一些简单的程序来加深对抽象数据类型的认识。
内容概要：本文详细介绍了施耐德M580系列PLC的存储结构、系统硬件架构、上电写入程序及CPU冗余特性。在存储结构方面，涵盖拓扑寻址、Device DDT远程寻址以及寄存器寻址三种方式，详细解释了不同类型的寻址方法及其应用场景。系统硬件架构部分，阐述了最小系统的构建要素，包括CPU、机架和模块的选择与配置，并介绍了常见的系统拓扑结构，如简单的机架间拓扑和远程子站以太网菊花链等。上电写入程序环节，说明了通过USB和以太网两种接口进行程序下载的具体步骤，特别是针对初次下载时IP地址的设置方法。最后，CPU冗余部分重点描述了热备功能的实现机制，包括IP通讯地址配置和热备拓扑结构。 适合人群：从事工业自动化领域工作的技术人员，特别是对PLC编程及系统集成有一定了解的工程师。 使用场景及目标：①帮助工程师理解施耐德M580系列PLC的寻址机制，以便更好地进行模块配置和编程；②指导工程师完成最小系统的搭建，优化系统拓扑结构的设计；③提供详细的上电写入程序指南，确保程序下载顺利进行；④解释CPU冗余的实现方式，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中还涉及一些特殊模块的功能介绍，如定时器事件和Modbus串口通讯模块，这些内容有助于用户深入了解M580系列PLC的高级应用。此外，附录部分提供了远程子站和热备冗余系统的实物图片，便于用户直观理解相关概念。
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1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer-GRU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、B0006测试； 3.环境准备：Matlab2023b，可读性强； 4.模型描述：Transformer-GRU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Transformer-GRU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。
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这是一个完整的端到端解决方案，用于分析和预测阿联酋（UAE）地区的二手车价格。数据集包含 10,000 条二手车信息，覆盖了迪拜、阿布扎比和沙迦等城市，并提供了精确的地理位置数据。此外，项目还包括一个基于 Dash 构建的 Web 应用程序代码和一个训练好的 XGBoost 模型，帮助用户探索区域市场趋势、预测车价以及可视化地理空间洞察。 数据集内容 项目文件以压缩 ZIP 归档形式提供，包含以下内容： 数据文件： data/uae_used_cars_10k.csv：包含 10,000 条二手车记录的数据集，涵盖车辆品牌、型号、年份、里程数、发动机缸数、价格、变速箱类型、燃料类型、颜色、描述以及销售地点（如迪拜、阿布扎比、沙迦）。 模型文件： models/stacking_model.pkl：训练好的 XGBoost 模型，用于预测二手车价格。 models/scaler.pkl：用于数据预处理的缩放器。 models.py：模型相关功能的实现。 train_model.py：训练模型的脚本。 Web 应用程序文件： app.py：Dash 应用程序的主文件。 callback
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内容概要：本文档涵盖了一项关于企业破产概率的详细分析任务，分为书面回答和Python代码实现两大部分。第一部分涉及对业务类型和破产状态的边际分布、条件分布及相对风险的计算，并绘制了相应的二维条形图。第二部分利用Python进行了数据处理和可视化，包括计算比值比、识别抽样技术类型、分析鱼类数据集以及探讨辛普森悖论。此外，还提供了针对鱼类和树木数据的统计分析方法。 适合人群：适用于有一定数学和编程基础的学习者，尤其是对统计学、数据分析感兴趣的大学生或研究人员。 使用场景及目标：①帮助学生掌握统计学概念如边际分布、条件分布、相对风险和比值比的实际应用；②教授如何用Python进行数据清洗、分析和可视化；③提高对不同类型抽样技术和潜在偏见的理解。 其他说明：文档不仅包含了理论知识讲解，还有具体的代码实例供读者参考实践。同时提醒读者在完成作业时需要注意提交格式的要求。