相关推荐

发放google wave邀请 限额7个，先到先得(已发放完)

发放google wave邀请 限额7个，先到先得

赠送Google Wave的邀请

现在Google Wave似乎开始大量发放邀请了，需要的请留言。 Related Posts Google Wave试用: 15个关键特性 Gmail增加了撤销发送(Undo Send)功能 国家如果真有诚意帮助中小企业，就解封ghs.goog...

[已送完]赠送Google Wave 邀请码

开通wave后一直有些邀请有余，最近Google又给一些，本来以为这个大家都已经有了，昨天才发现许多人还在找邀请码，于是在园子里发放。需要的朋友，可以在后面留言（为了防止spam骚扰，如果您的gmail账号是abc@gmail....

Google Wave入门指南

Google Wave入门指南http://yi-it.com/blog/?p=464&utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=google-wave%25e5%25bc%2580%25e6%2594%25be%25e6%25b3%25a8%25e5%2586%258c 现在可能你知道Google Wave是什么，那...

Google Wave入门详细指南

Google Wave发布的第一版是功能受限并且只有被邀请者可以加入使用的。如果你还没有用过Wave，本文将介绍怎样能得到一个Wave预览版的邀请，如何创建一个新的Wave帐号，如何使用Wave及如何创建你的第一个wave。学习...

WAVE SUMMIT+2021峰会倒计时2天，拿上参会攻略Go！

各位WAVE SUMMIT+2021的参会嘉宾们，我们诚挚邀请您的莅临！我们已经陆续以手机短信形式为各位嘉宾发送了您的参会凭证，请及时查收且妥善保管，现场签到时请出示收到的电子签到码，我们...

收到Google Wave要求，想要的留下信箱。

前几天收到Google Wave的邀请。今天抽时间激活了一下。看到有一些邀请。这里放出10个。要的，请给我发站内短信息，告诉我你的邮件地址。我会以接到短信的顺序发放。强调一下：Google Wave的邀请很奇怪，并不是我给你...

wpf开源ui引用步骤_如何通过5个大胆的步骤将您的开源想法变成像Red Hat这样的独角兽...

寻找客户，抛光产品，发放薪水，寻找合适的员工，使流程自动化……由于活动部件太多，您总是想知道-我现在应该集中精力在哪里？ 我在做正确的事情吗？ 接下来我该怎么办？ And if you are trying to build a social...

2月份非技术2

的道德问题去绑架141万公考参加者和郭晶晶，我们对待公务员职业还应该还原到“ 无罪推定”的原则中去 在剑桥大学近八百年的历史中，第一次有像邓亚萍这种重量级的世界顶尖运动员 拿到博士学位 54、不加班能把事情...

工作中使用到的单词（软件开发）_2023_0316备份

目录■Java学习汇总■常用链接■2020/03/15 （最初...2021/01/01以降整理■2021/02/22以降整理■匿名内部类，lambda表达式，JDK7新特性，等等java相关■2021/03/18以降整理Linux系统性能 相关■其他各种单词，知识（l

工作中使用到的单词（软件开发）

■2021/01/01以降整理 ■2021/02/22以降整理 ■匿名内部类，lambda表达式，JDK7新特性，等等java相关 ■2021/03/18以降整理 Linux系统性能 相关 ■其他各种单词，知识（linux awk sed） ■网络相关 ■2021/03/29以降...

转自 方倍工作室微信公众平台开发

在MySQL数据库中，mysql-bin.000001、mysql- bin.000002等文件是数据库的操作日志，例如UPDATE一个表，或者DELETE一些数据，即使该语句没有匹配的数据，这个命令也会存储到日志文件中，还包括每个语句执行的时间，也...

Getting Real ——把握现实

是一家位于芝加哥的小公司，他们提供订阅收费的软件服务（面向中小企业和团队的在线协同服务软件，Basecamp 和 Backpack），而不是传统的打包出售软件，现在已经有超过50万的用户在使用他们的软件服务，同时还提出了...

spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip

# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含： 中文文档：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1

房地产 -可视化管理课件.ppt

房地产 -可视化管理课件.ppt

tokenizers-0.18.0.jar中文-英文对照文档.zip

# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先，通过读取Excel数据并进行预处理，如归一化处理，确保数据的一致性和有效性。接着，配置网络结构，选择合适的训练算法（如SCG），设置训练参数（如最大迭代次数、目标误差等）。然后，进行模型训练，并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后，利用测试集评估模型性能，计算均方误差（MSE）和相关系数（R²），并通过图表展示预测效果。最后，将训练好的模型保存以便后续调用，并提供了一个简单的预测函数，确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群：具有一定MATLAB基础，从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对多维数据进行预测的任务，如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统，提高预测准确性。 其他说明：文中提供了完整的代码框架和详细的注释，便于理解和修改。同时，强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项，如数据量的要求、归一化的必要性等。

tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析

内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）对IEEE 33节点电网的影响，特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性，研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括：负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析，揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制，为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标：①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力；②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略；③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明：文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析，实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。