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Blender快捷键一览表 评分:

Blender快捷键一览表 翻译：仙云
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qwq3 model 4 use for ollama

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cmd-bat-批处理-脚本-hello world.zip

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计算机图形学实验一（基本图形生成（一））

基于visualstudio2010，包括所有源代码，可以运行， 编程实现直线的 DDA 算法及 Bresenham 算法绘制任意斜率的直线。 设计一个图形并调用 1 中的 Bresenham 算法程序绘制。

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基于遗传算法优化的BP神经网络预测模型代码及注释

遗传算法优化BP神经网络（GABP）是一种结合了遗传算法（GA）和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，常用于模式识别和预测问题，但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群：遗传算法中个体的集合，每个个体代表一种可能的解决方案。 编码：将解决方案转化为适合遗传操作的形式，如二进制编码。 适应度函数：用于评估个体解的质量，通常与目标函数相反，目标函数值越小，适应度越高。 选择：根据适应度保留优秀个体，常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉：两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异：随机改变个体的部分基因，增加种群多样性。 终止条件：当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群：随机生成一组神经网络参数（权重和阈值）作为初始种群 。 计算适应度：使用神经网络模型进行训练和预测，根据预测误差计算适应度 。 选择操作：根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作：对选择的个体进行交叉，生成新的子代个体 。 变异操作：对子代进行随机变异 。 替换操作：用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6，直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础，误差越小，适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽，便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域，如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题，能够有效提高预测的准确性和稳定性 。

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cmd-bat-批处理-脚本-file.zip

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cmd-bat-批处理-脚本-vcvars140.zip

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苹果cms后台影视 小程序源码 带视频教程.zip

苹果CMS后台影视微信小程序源码 带视频教程

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cmd-bat-批处理-脚本-prog.zip

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BLENDER快捷键一览表

Blender建模入门需要掌握的快捷键一览，是初学者必备的

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新型武器装备作战需求论证方法与实践.zip

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各种电能质量扰动的MATLAB模型.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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cmd-bat-批处理-脚本-Messagebox_Cancel_TryAgain_Continue.zip

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cmd-bat-批处理-脚本-npx.zip

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模块化SOC主动均衡模型：六节电池串联系统的充放电均衡解决方案 电池管理系统

内容概要：本文介绍了一种专为六节电池串联设计的模块化SOC主动均衡模型。该模型采用底层双向反激变换器和顶层buck-boost均衡的双重策略，旨在解决电池组中各节电池SOC不一致的问题。通过模块化设计，模型实现了灵活性和扩展性，适用于不同类型的电池组。文章详细介绍了模型的工作原理、设计思路以及仿真实验结果，验证了模型的有效性。 适合人群：从事电池管理系统的研发人员、电力电子工程师、科研工作者。 使用场景及目标：①研究电池组充放电均衡技术；②优化电池管理系统的设计；③作为论文创新和仿真实验的基础。 阅读建议：重点理解双向反激变换器和buck-boost均衡的具体实现方法及其协同工作的机制，结合仿真实验数据进一步验证模型效果。

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cmd-bat-批处理-脚本-str3.zip

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cmd-bat-批处理-脚本-variables.zip

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基于Java与SQL Server的学生成绩管理应用开发

《Java+SQL Server学生成绩管理系统》是一款融合了Java编程语言与SQL Server数据库技术的软件，专为高校或教育机构设计，用于高效管理学生的考试成绩。它具备数据录入、查询、统计分析等功能，旨在提升教学管理效率。 该系统的核心技术包括：一是Java后端开发。Java承担后端任务，处理HTTP请求、实现业务逻辑以及与数据库交互。项目可能借助Spring框架，利用其依赖注入、AOP等特性，简化开发流程。Spring MVC则助力实现MVC模式，处理Web请求。二是JSP技术。JSP是一种动态网页技术，页面融合HTML、CSS、JavaScript和Java代码，用于呈现用户界面及处理前端简单逻辑。三是SQL Server数据库。作为数据存储后端，SQL Server支持通过SQL语句完成表的创建、数据的增删改查等操作，还可借助存储过程和触发器提升功能与安全性。四是数据库设计。系统数据库设计关键，包含“学生”“课程”“成绩”等表，通过主外键关联数据，如“学生”表与“成绩”表通过学生ID关联，“课程”表与“成绩”表通过课程ID关联。五是B/S架构。采用浏览器/服务器架构，用户经Web浏览器访问系统，计算与数据处理在服务器端完成，降低客户端硬件要求。六是安全性。系统设置身份验证与授权机制，如登录验证，确保信息访问安全。同时，为防范SQL注入等威胁，采用预编译语句或ORM框架处理SQL命令。七是异常处理。Java的异常处理机制可捕获运行时问题，保障系统稳定性与用户体验。八是报表统计功能。系统具备成绩统计功能，如计算平均分、排名、及格率等，常使用聚合函数（SUM、AVG、COUNT等）和GROUP BY语句。九是设计模式。开发中可能运用单例模式、工厂模式等，提升代码可维护性和复用性。十是版本控制。项目可能使用Git等版本控制系统，便于团队协作与代码管理。 该学生成绩管理

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blender 键盘快捷键

blender的键盘快捷键 正体中文版的 一样看 不影响

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基于python+OpenCV和Mediapipe实现手语手势识别检测项目源码.zip

基于python+OpenCV和Mediapipe实现手语手势识别检测项目源码.zip 【项目说明】 1.多数小白下载后，在使用过程，可能会遇到些小问题，若自己解决不了，请及时私信描述你的问题，我会第一时间提供帮助，也可以远程指导 2.项目代码完整可靠，但难度适中，满足一些毕设、课设要求，且属于易上手的优质项目，项目内基本都有说明文档，按照操作即可，遇到困难也可私信交流 3.适用人群：各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用 4.特别是那种爱钻研学习的学霸，强烈推荐此项目，可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行，不过尽量弄懂项

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2025年系统集成项目管理工程师考试下午题精编.doc

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