2021-07-02

最新推荐文章于 2021-12-29 22:23:13 发布
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ZX02计算结果2021-07-011
08-08
文档"ZX02计算结果2021-07-011"涉及的是金融投资领域中的量化交易策略，特别是基于成交量择时的算法。在金融市场上，成交量是衡量市场活跃度的重要指标，通过分析成交量数据，投资者可以预测未来价格走势，制定相应...
优快云博主 慕羽★ 的附件下载方式总结
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03-16 1万+
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我的第一篇博客2021.1.28
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C++软件连接MES系统（CURL方式）
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C++软件对接MES 本博客参考意义 之前做项目需要对接MES管理系统，对于视觉或者电控算法工程师而言，和工业系统的对接是十分必要的。一般而言，现在的工业MES系统是Java工程师使用SQL开发的并具备可视化功能，但是常使用C++或者C#开发软件的我们该如何对接呢？答案是：接口。（关于接口这个名词我真的不想吐槽了，曾经我和Java工程师聊了一下午，发现俩人驴唇不对马嘴，有机会我会专门写篇搞笑技术博客吐槽）Java工程师提供一个接口给我，并且通过JSON格式传递信息。在这里接口指的是局域网下面一个网址，只需要
Bootstrap制作虚拟系统初始版本(无聊随便做的)
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Bootstrap制作虚拟系统初始版本(无聊随便做的) 距离我上次发博客已经有了很久了，这次纯属无聊发发。 废话不多说，直接上代码。 主系统 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="BGK"> <title>Ming Ying web page simulation system</title> <link rel="stylesheet" href="
2021-07-18 Debug
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今天发现了一个低级错误 [Error] ld returned 1 exit status 回去查发现是写错了主函数名称 我是sb
2021-08-10
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本日先占位。
企业如何进行数字化转型和成为数据驱动的企业：数字经济时代的新思考[2021-07-02]（173页）.pdf
05-21
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HW3_2021-02-07
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标题“HW3_2021-02-07”和描述中的信息比较简单，看起来像是一个课程作业或项目的一部分，可能是指2021年2月7日提交的第三次作业或任务，代号为“HW3”。由于标签是"C#"，我们可以推测这是一项与C#编程语言相关的...
第2章 RMQ-2021-02-07.pdf
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根据提供的文档内容，我们可以深入探讨RMQ问题及其解决方法之一：ST算法。 ### RMQ问题概述 RMQ问题，全称为Range Minimum Query / Range Maximum Query（区间最小值查询/区间最大值查询），指的是在一个给定的...
人工智能相关的网站、会议、期刊地址
qq_43585604的博客
04-11 2589
1 tensorflow 网站 https://tensorflow.google.cn/?hl=zh-cn 2 Keras 网站 https://keras.io/ 3 github 网站 https://github.com/ 4 优快云 网站 https://www.youkuaiyun.com/?spm=1001.2101.3001.4476 5 openreview 网站 https://openreview.net/ 可下载论文 6 ICLR 会议 https://iclr.cc/ 人工智能顶级会议 可下
2025年深圳杯(东三省)B题完整论文+代码结果+思路（全套资源+多家资源整合）
05-21
本方案针对2025年深圳杯(东三省)B题，提供高质量成品文章、完整解题代码及所有结果表。内容涵盖Python和MATLAB双版本代码、PDF论文文档（附PDF转Word功能），并包含详细思路解析，助力参赛队伍高效完成比赛，冲刺高奖项。 【核心内容】 成品文章 包含完整解题思路、模型构建、数据分析与结果讨论。 格式规范，符合竞赛论文要求，可直接提交或稍作修改使用。 完整代码 提供Python和MATLAB两种语言实现，覆盖数据处理、模型训练、结果可视化全流程。 代码模块化设计，注释清晰，便于理解与二次开发。 结果表格 所有实验数据与结果均已整理成表，直观展示模型性能与对比分析。 PDF转Word支持 提供一键转换工具，方便用户根据需求调整论文格式。 【产品优势】 高效实用：成品论文与代码已通过严格测试，确保结果准确且可复现。 全面覆盖：从思路解析到最终成果，一站式解决参赛需求。 灵活便捷：支持多平台使用，网盘直发，后续更新免费获取。 【适用人群】 冲刺“妈妈杯”高奖项的参赛团队。 希望快速掌握解题思路与实现方法的学习者。 需要高质量参考材料的科研爱好者。 【交付清单】 成品论文（PDF+Word） Python/MATLAB代码包 数据集与结果表 PDF转Word工具
C++实现编译原理语法分析实验
05-21
根据给定文法设计语法分析程序，要求如下：（1）使用递归子程序法，对文法定义的所有语法成分进行分析；（2）输入文件为testfile.txt，输出文件为output.txt。输出内容包括：1）按词法分析顺序，逐行输出单词信息（预读单词不输出）；2）在分析特定语法成分结束前，另起一行输出该成分名称，如“<常量说明>”。该代码在CG实验平台满分通过，仅供参考。
MATLAB环境下极化码SC与SCL译码仿真研究
05-21
极化码（Polar Code）是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象，将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中，数据被放置在误码率极低的信道上，从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限，并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具，广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中，MATLAB可用于构建编码和解码算法，模拟数据在不同信道条件下的传输效果，验证理论性能，并优化相关参数。 SC（Successive Cancellation，逐位取消）译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始，依次解码每个虚拟信道，且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码，因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单，但其计算复杂度较高，随着码长的增加，解码时间会线性增长。 SCL（Successive Cancellation List，逐位取消列表）译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制，同时处理多个路径，从而增强了错误校正能力，并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比，SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源，但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容： 编码模块：用于实现极化码的生成，包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型：用于模拟各种通信信道，例如AWGN（加性高斯白噪声）信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块：包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率（BER）计算：通过比较发送和接收的码字，计算误码率，以评估编码性能。 性能曲线绘制：绘制误码率与信噪比（SNR）之间的关系曲线，展示不同译码策略的性能差异。 使用说明：指导用户如何运行仿真，理解代码结构，以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
ClazzController.java
05-21
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qwq3 model 1use for ollama
最新发布
05-22
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cmd-bat-批处理-脚本-MinimizeWindow.zip
05-21
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结果是这样的，没有根据id排：start_date end_date 0 2020-01-15 2020-04-27 1 2020-09-30 2020-10-10 2 2021-02-07 2021-02-22 3 2021-03-06 2021-03-24 4 2020-01-21 2020-03-03 .. ... ... 639 2021-03-09 2021-03-18 640 2021-03-24 2021-04-01 641 2020-01-12 2020-04-19 642 2021-02-09 2021-02-18 643 2020-01-18 2020-03-09
06-03
如果你想根据企业id对结果进行排序，可以在输出结果之前加上一行代码： ```python result = result.sort_values(by=['id']) ``` 此代码将会根据id对结果进行排序，使得每个企业的结果排在一起。完整的代码如下： ```python mean = DataFrame.groupby(['id'])['amount'].mean() # 列出每个企业用电量低于均值时间超过一周的时间段，标记起始时间和结束时间，省略中间时间 filtered_data = DataFrame[DataFrame['amount'] < DataFrame['id'].map(mean)] filtered_data['date'] = pd.to_datetime(filtered_data['date']) filtered_data['diff'] = filtered_data.groupby('id')['date'].diff().dt.days filtered_data['period'] = (filtered_data['diff'] > 1).cumsum() # 找出连续时间段，并计算起始时间和结束时间 result = filtered_data.groupby(['id', 'period']).agg(start_date=('date', 'min'), end_date=('date', 'max')) result = result[result['end_date'] - result['start_date'] > pd.Timedelta(days=7)].reset_index(drop=True) # 根据id排序输出结果 result = result.sort_values(by=['id']) print(result) ``` 输出结果将会按照企业id进行排序。
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