相关推荐
-
OpenOffice.org技术架构
实际上,OpenOffice.org之所以获得如此广泛的应用,是与它本身优秀的技术架构,开放、可扩展、标准化的XML文件格式规范,以及社区成员的广泛参与密不可分的。 本篇将主要介绍OpenOffice.org的技术体系结构,它的...
-
深入了解OpenOffice.org(一)-- OpenOffice.org简介
1996年起接触UNIX平台上的大型工业控制和分析软件系统研发,1997年开始尝试自由和开源软件,1999年完成了国内第一套基于GNU/Linux平台的能量管理/调度员培训仿真(EMS/DTS)一体化系统的移植工作,并于2000年在广西...
-
深入了解OpenOffice.org(一)
深入了解OpenOffice.org(一) 作者:路广 1.作者简历 1994年入学清华大学电机工程与应用电子技术系,2002年毕业于该系,获电气工程专业工学硕士学位。 1996年起接触UNIX平台上的大型工业控制和分析软件系统研发,...
-
深入了解OpenOffice.org(三)-- OpenOffice.org中的XML应用
上一篇重点介绍了OpenOffice.org的技术体系结构。它的分层架构、UNO组件模型、基于IDL的API和SDK等等都是使OpenOffice.org获得广泛应用和好评的技术优势所在。 OpenOffice.org中的另一大特点是完全公开并充分记录的...
-
OpenOffice.org中的XML应用
上一篇重点介绍了OpenOffice.org的技术体系结构。它的分层架构、UNO组件模型、基于IDL的API和SDK等等都是使OpenOffice.org获得广泛应用和好评的技术优势所在。 OpenOffice.org中的另一大特点是完全公开并充分...
-
深入了解OpenOffice.org(二)-- OpenOffice.org技术架构
实际上,OpenOffice.org之所以获得如此广泛的应用,是与它本身优秀的技术架构,开放、可扩展、标准化的XML文件格式规范,以及社区成员的广泛参与密不可分的。 本篇将主要介绍OpenOffice.org的技术体系结构,它的...
-
sourceforge 优秀 开源 项目 介绍
sourceforge优秀项目介绍...sourceforge优秀项目介绍之三:Ehcache 分布式缓存sourceforge优秀项目介绍之四:Hyperic HQ 企业监管 sourceforge优秀项目介绍之五:Firebird 数据库引擎 sourceforge优秀项目介绍之六
-
sourceforge优秀项目介绍
sourceforge优秀项目介绍: sourceforge优秀项目介绍之一:PowerFolder 文件同步 sourceforge优秀项目介绍之二:MindTouch 数据共享 sourceforge优秀项目介绍之三:Ehcache 分布式缓存 sourceforge优秀项目介绍之四...
-
sourceforge优秀项目
sourceforge优秀项目 分类: 非C/C++类 2010-07-23 20:58 130人阅读 评论(0) 收藏 ...sourceforge优秀项目介绍之一:PowerFolder ...sourceforge优秀项目介绍之三:Ehcache 分布式缓存 source
-
最大开源代码sourceforge 简介 及视音频方面常用的开源代码
所有的音视频凯源代码在这里:...0.视频项目 0.1 VLC media player VLC 多媒体播放器(最初为VideoLAN Client,是VideoLAN计划的开放源代码多媒体播放器。)支援众多音讯...
-
Sourceforge
SourceForge 是一套合作式软件开发管理系统。SourceForge本身是VA Software出售的专有软件。它集成了很多开源应用程序(例如PostgreSQL和SVN、CVS),为软件开发提供了整套生命周期服务。 SourceForge.net,又称...
-
装机必备:精选十款优秀的Linux应用软件
Linux是一个备受广大开源和开发者的操作系统平台,一方面得益于Linux开源开放,另一方面Linux平台上还有很多免费的应用软件可供使用。为此,我们今天为大家挑选了十大不可错过的Linux应用软件。 AD: Linux是一...
-
2025职业教育知识竞赛题库(含答案).pptx
2025职业教育知识竞赛题库(含答案).pptx
-
基于.NET Core MVC与SQL Server的在线考试管理系统:多角色操作、国际化支持、全套源码与文档附赠,.net core mvc在线考试系统 asp.net在线考试管理系统
主要技术:
基于.NET Core MVC与SQL Server的在线考试管理系统:多角色操作、国际化支持、全套源码与文档附赠,.net core mvc在线考试系统 asp.net在线考试管理系统 主要技术: 基于.net core mvc架构和sql server数据库,数据库访问采用EF core code first,前端采用vue.js和bootstrap。 功能模块: 系统包括前台和后台两个部分,分三种角色登录。 管理员登录后台,拥有科目管理,题库管理,考试管理,成绩管理,用户管理等功能。 教师登录后台,可进行题库管理,考试管理和成绩管理。 用户登录前台,可查看考试列表,参加考试,查看已考试的结果,修改密码等。 系统实现了国际化,支持中英两种语言。 源码打包: 包含全套源码,数据库文件,需求分析和代码说明文档。 运行环境: 运行需vs2019或者以上版本,sql server2012或者以上版本。 ,核心关键词: .net core mvc; asp.net在线考试管理系统; SQL Server数据库; EF core code first; vue.js; boot
-
C++编写的资产管理系统(带SQLServer数据库文件 )
C++编写的资产管理系统(带SQLServer数据库文件。)。
-
递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度:应用sin工况效果显著,适用多种场景,附simulink模型及代码,1、基于递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度,图为在正弦曲线工况,估计侧偏刚度的大小,效果
递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度:应用sin工况效果显著,适用多种场景,附simulink模型及代码,1、基于递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度,图为在正弦曲线工况,估计侧偏刚度的大小,效果较好 2、此模型也可用于其他工况下的刚度估计,有需要的朋友可以自行去尝试 3、包含simulink模型和递归最小二乘侧偏刚度估计代码 ,基于递归最小二乘法; 轮胎侧偏刚度在线识别; 正弦曲线工况估计; Simulink模型; 递归最小二乘侧偏刚度估计代码。,递归最小二乘法在正弦曲线工况下的轮胎刚度在线识别模型
-
PLL锁相环技术实现:SMIC55工艺下20MHz参考频率三阶二型CPPLL,快速锁定至1GMHz并带环形振荡器与DIV模块功能,pll锁相环 cppll
cadence
三阶二型锁相环
工艺smi
PLL锁相环技术实现:SMIC55工艺下20MHz参考频率三阶二型CPPLL,快速锁定至1GMHz并带环形振荡器与DIV模块功能,pll锁相环 cppll cadence 三阶二型锁相环 工艺smic55 参考频率20MHz 分频比50 锁定频率1GMHz 锁定时间2us 环形振荡器 ring vco PFD模块 DIV模块 45分频,ps counter CP模块 工艺smic55 ,核心关键词:PLL锁相环; CPPLL; 工艺SMIC55; 参考频率20MHz; 分频比50; 锁定频率1GHz; 锁定时间2us; 环形振荡器(Ring VCO); PFD模块; DIV模块(45分频,ps counter); CP模块。,"SMIC55工艺:PLL环及二型锁相环技术解析"
-
EKF SLAM 分析及matlab仿真源码
EKF SLAM matlab simulation. EKF SLAM 分析及matlab仿真源码。
-
CPRI IP License支持Xilinx Vivado全版本,无MAC绑定,永久有效授权,CPRI ip license xilinx vivado 支持Vivado各版本,不绑定mac,永久有
CPRI IP License支持Xilinx Vivado全版本,无MAC绑定,永久有效授权,CPRI ip license xilinx vivado 支持Vivado各版本,不绑定mac,永久有效 ,CPRI; IP license; Xilinx; Vivado; 不绑定Mac; 永久有效; 支持各版本。,"Xilinx Vivado支持:永久有效的CPRI IP License,不绑定MAC"
-
机器学习 KNN算法实现鸢尾花分类 (分类算法)
1.内容概要 通过KNN实现鸢尾花分类,即将新的数据点分配给已知类别中的某一类。该算法的核心思想是通过比较距离来确定最近邻的数据点,然后利用这些邻居的类别信息来决定待分类数据点的类别。 2.KNN算法的伪代码 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; (2)按照距离递增次序排序; (3)选取与当前点距离最小的k个点; (4)确定前k个点所在类别的出现频率; (5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 3.数据集说明 代码使用`pandas`库加载了一个名为`iris.arff.csv`的数据集 4.学习到的知识 通过鸢尾花分类学习了KNN算法,选择样本数据集中前k个最相似的数据,就是KNN算法中k的出处。k值过大,会出现分类结果模糊的情况;k值较小,那么预测的标签比较容易受到样本的影响。在实验过程中,不同的k值也会导致分类器的错误率不同。KNN算法精度高、无数据输入的假定,可以免去训练过程。但是对于数据量较多的训练样本,KNN必须保存全部数据集,可能会存在计算的时间复杂度、空间复杂度高的情况,存在维数灾难问