相关推荐
-
一个程序员多年的收藏
呵呵,除了平时写的代码,就是那些百看不厌的电子书了。 昨天很郁闷,我用了5年的移动硬盘,莫名奇妙的坏掉了。里面40G的资料全部报销了。 为了不再重蹈覆辙,我决定把重要的电子书都放到网络硬盘上去备份。...
-
安卓开发的工作流程
Table of Contents 1. 工作环境的安装与配置 ... 下载代码、编译、提交 2.1. 下载代码 2.1.1. 代码分仓权限控制说明 2.2. 搜索代码 2.3. 编译 2.3.1. system-config 下编译详解...
-
程序员简介
确认程序操作进行测试,修改程序序列和/或代码。 准备写操作指令供用户参考。 保持历史记录,通过记录方案的制定和修订。 维护客户的信息和保护保密的业务。 技能/资格:一般的编程技巧,分析信息,解决问题,软件...
-
Linux命令大全总结(看这一篇就够了)
O,o:在当前行前面,后面插入一空行 cw,dw:改变(置换)/删除光标所在处的单词的命令 (c=change,d=delete) x,d$,dd:删除光标处,光标之后,光标所在行的字符 1.2 光标移动 k,j,h,l:分别上下左右移动光标...
-
一个程序员的多年珍藏--收藏
呵呵,除了平时写的代码,就是那些百看不厌的电子书了。 昨天很郁闷,我用了5年的移动硬盘,莫名奇妙的坏掉了。里面40G的资料全部报销了。 为了不再重蹈覆辙,我决定把重要的电子书都放到网络硬盘上去备份。...
-
other 猿 多年收藏
呵呵,除了平时写的代码,就是那些百看不厌的电子书了。 昨天很郁闷,我用了5年的移动硬盘,莫名奇妙的坏掉了。里面40G的资料全部报销了。 为了不再重蹈覆辙,我决定把重要的电子书都放到网络硬盘上去备份。...
-
收藏吧 少年
呵呵,除了平时写的代码,就是那些百看不厌的电子书了。 昨天很郁闷,我用了5年的移动硬盘,莫名奇妙的坏掉了。里面40G的资料全部报销了。 为了不再重蹈覆辙,我决定把重要的电子书都放到网络
-
有一种收藏叫转载
呵呵,除了平时写的代码,就是那些百看不厌的电子书了。 昨天很郁闷,我用了5年的移动硬盘,莫名奇妙的坏掉了。里面40G的资料全部报销了。 为了不再重蹈覆辙,我决定把重要的电子书都放到网络硬盘上去备份。...
-
巧用 cowsay 做个性化 motd
cowsay 是终端下的 ASCII 图形程序,采用 Perl 语言编写,可以自己下载程序包部署,也可以使用 Linux 下的 apt-get、yum 或 macOS 下的 brew 来直接安装使用,输入 cowsay 加字符串即可显示一头小奶牛在说话。...
-
多年的收藏
呵呵,除了平时写的代码,就是那些百看不厌的电子书了。 <br /> 昨天很郁闷,我用了5年的移动硬盘,莫名奇妙的坏掉了。里面40G的资料全部报销了。 为了不再重蹈覆辙,我决定把重要的电子书都放到...
-
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。
-
房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt
房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt
-
稳压器件.SchLib
稳压器件.SchLib
-
1.jpg
1
-
模拟符号.SCHLIB
模拟符号.SCHLIB
12 楼 fjjiaboming 2012-05-24 13:43
11 楼 james_jj 2012-05-24 09:05
10 楼 xbwolf 2012-05-23 20:16
9 楼 cqsasr 2012-05-23 11:49
8 楼 kingwmj 2012-05-23 11:05
为了上面这一条,重新写了一遍
7 楼 kingwmj 2012-05-23 11:05
6 楼 hantsy 2012-05-23 09:54
5 楼 hantsy 2012-05-23 09:54
4 楼 ayanami001 2012-05-23 09:44
3 楼 archy123 2012-05-23 08:51
2 楼 lioncin 2012-05-22 17:28
1 楼 andyhan 2012-05-22 17:26