无题

于 2007-01-30 14:17:00 发布
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无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 331
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
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06-20
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【Vscode配置C和C++开发环境】详细步骤：从安装到调试的全流程指南
06-20
内容概要：本文介绍了在Vscode中配置C和C++环境的具体步骤。首先确保安装了Vscode编辑器，接着安装C/C++插件以支持代码编写。然后根据不同操作系统安装合适的编译器（Windows系统安装MinGW，Mac系统安装Xcode Command Line Tools，Linux系统安装GCC）。之后配置编译器路径，通过Vscode命令面板设置“compilerPath”。创建项目工作区时，进一步配置编译器和调试器。最后便可以开始编写、编译和调试C和C++代码。 适合人群：对C/C++编程感兴趣，特别是初学者或有一定编程经验但未在Vscode上配置过C/C++环境的学习者。 使用场景及目标：①为想要使用Vscode作为C/C++开发工具的用户提供详细的配置指导；②帮助用户快速搭建C/C++开发环境，提高编程效率。 其他说明：按照本文提供的步骤，用户可以轻松地在Vscode中完成C和C++开发环境的搭建，从而更加便捷地进行程序编写与调试。
校园网络规划设计方案.doc
06-20
校园网络规划设计方案
第07章-网络规划与设计基础.ppt
06-20
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网络对大学生的消极影响.doc
06-20
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用户画像源码数据及说明文档
06-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像（User Profile）是大数据领域关键概念，是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具，能助企业深度理解用户，实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容：一是数据收集，需大量数据支撑，常借助Flume、Kafka等日志收集系统，实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据；二是数据处理与清洗，因数据源杂乱，需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理，去除噪声数据，统一格式，保障数据质量；三是特征工程，为构建用户画像关键，要挑选有意义特征，像用户年龄、性别、消费频率等，且对特征编码、标准化、归一化；四是用户聚类，用K-means、DBSCAN等算法将用户分组，找出行为模式相似用户群体；五是用户建模，借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模，预测其行为或需求；六是用户画像生成，把分析结果转为可视化用户标签，如“高消费能力”、“活跃用户”等，方便业务人员理解。 其说明文档包含：一是项目背景与目标，阐述构建用户画像原因及期望效果；二是技术选型，说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由；三是数据架构，描述数据来源、存储方式（如HDFS、数据库）及数据流图等；四是实现流程，详述各步骤操作方法和逻辑，含代码解释及关键函数功能；五是模型评估，介绍度量用户画像准确性和有效性方式，像准确率、召回率、F1分数等指标；六是应用场景，列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用；七是注意事项，分享开发中遇问题、解决方案及优化建议；八是结果展示，以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果，展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大，既可助人深入理解构建过程，又能通过源码洞察大数据处
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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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opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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