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最新推荐文章于 2025-11-17 10:32:10 发布
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博客提及了淘宝、Viso、流程形状等内容，可能围绕淘宝相关的Viso流程形状展开，但信息有限。
taobao viso flow shape
C# VISIO 画流程图
03-12
MsVisio.Master MasterCF = VsStencil.Masters.get_ItemU(@"Control Flow"); // 动态连接线 五、画节点 使用以下代码画节点： MsVisio.Shape sp; // 声明某一图形 if (如果是活动节点) { sp = VsPage.Drop_Master...
visio教程PDF
05-17
第一部分熟悉Visio 2000 第1章 理解Visio 2000 1．1 Visio中创新的SmartShape系统 1．2 Visio公司的简短介绍 1．3 哪些人可以使用Visio 1．3．1 涉及Visio技术的公司和职业 1．3．2 选择适合自己需求的Visio...
强化学习用于流体形状生成
qq_37567000的博客
12-20 451
论文：Flow Shape Design for Microfluidic Devices Using Deep Reinforcement Learning 这篇论文解决的问题是微流体的形状生成过程的设计，似乎是微流体在通过有障碍物的微管时，就会不可逆的变形成某一形状(形状取决于微管中的障碍物位置和形状），这一技术可应用于生物领域、化学反应控制、材料制造等方面。当然这不是重点，这篇论文的目标就是...
详解：tensorflow中shape()函数的用法
sunny
09-12 7257
matrixA[行数，列数]元组 shape[0] = = >行数 shape[1] = =>列数 shape具体使用： 首先建立一个3x2的矩阵w，建立一个3x3的矩阵e: 1.w.shape为矩阵w的长度 2.w.shape[0] = 3 代表w矩阵有三行 3.w.shape[1] = 2 代表w矩阵有两列 4.e.shape表示矩阵e的长度（3,3） ...
过滤，替换
weixin_42871236的博客
10-03 1337
数据 36.63.116.201|sdk.conf.igexin.com|20170207161935|61.147.218.24;222.186.20.109;222.186.20.123|0 36.63.123.215|cm052.getui.igexin.com|20170207161935|183.131.1.82|0 36.63.132.38|mmbiz.qpic.cn|20170207...
tensorflow学习笔记（九）：tf.shape()与tensor.get_shape()
热门推荐
Keith
10-23 7万+
两种方法都可以获得变量的shapetf.shape(x)其中x可以是tensor，也可不是tensor，返回是一个tensortensor.get_shape()只有tensor有这个方法， 返回是一个tuple
Visio二次开发（二）----Shape的添加和连接
weixin_34417183的博客
09-29 1729
先说一说为什么我要用到Visio的二次开发，现在做的项目设计到了一些电子地图，下面的这张图片是美工画的一张地铁里面门禁布局图，而这些图在做项目的时候是需要用Visio画的，有提前画好的直接加载到项目中就可以使用，但是有些是需要通过代码也就是二次开发来实现的！ 下面说说具体的实现过程： shape的添加...
4、深入理解 Visio 对象模型
q5r6s7的博客
11-05 10
本文深入解析了Microsoft Visio的对象模型，涵盖COMAddIns集合、文档属性、数据连接、主控形状、页面元素及注释系统等核心组件。通过详细的VBA代码示例，介绍了如何枚举文档、模板、页面、图层和连接，并探讨了版本兼容性、验证功能和高级属性的应用。特别针对Visio 2013的新特性如Comments集合进行了说明，帮助开发者更好地实现Visio自动化与定制化开发。
16、自定义Visio模板部署与数据流程图规则编写
q5r6s7的博客
11-17 12
本文详细介绍了如何安装与管理自定义Visio模板，审查标准DFD模板并增强主形状，以及编写和部署数据流程图（DFD）的验证规则。通过使用WiX安装包、VBA代码和Visio ShapeSheet操作，实现了模板的集中部署与自动化校验，帮助用户创建符合规范的DFD图表。文章还展望了未来在自动化验证和主形状功能扩展方面的可能性。
Visio图表模板设计大全
weixin_35756637的博客
07-24 871
Visio软件是由微软公司开发的一套强大的图形化工具软件，它以直观和高效的方式帮助用户实现图形化信息的构建、传达和管理。无论是在项目管理、办公自动化、网络设计还是在服务器配置等领域，Visio的图形模板都能够将复杂的信息和数据转化为易于理解和交流的视觉内容。在本章中，我们将从Visio的基本功能入手，介绍其在现代信息管理中的重要性和应用范围。通过这些基础概念，读者可以为进一步深入学习Visio的各种高级功能打下坚实的基础。图形化信息构建。
全面掌握Microsoft Visio的设计与应用
weixin_29717341的博客
07-25 734
在开始使用Visio制作专业图表之前，了解其界面布局和基础操作至关重要。Visio提供了多种预设的模板，包括流程图、组织结构图、网络图等，每个模板都为用户预先配置了相关的形状和工具。流程图是用图形符号代表不同类型的步骤或动作，通过箭头指示动作顺序的图表。这种图表能够清晰地描述一个过程，包括其所有的决策点、分支以及结束点。流程图的使用非常广泛，它可以帮助团队理解复杂的系统，优化流程，促进沟通，并作为一种问题解决和项目管理的工具。
大型互联网公司专用Visio模具设计模板合集
weixin_30951515的博客
05-30 947
Visio模具，作为Microsoft Visio软件的专业图表模板集合，在产品设计、工程制图和商业演示等领域中扮演着重要角色。本章将深入探讨Visio模具的基本定义，以及它如何在多样化的应用场景中发挥其独特的效能。通过了解Visio模具的应用，专业人士可以发现提高工作效率和图表质量的全新途径。敏捷开发是一种以人为核心，迭代、循序渐进的软件开发方法。它强调快速响应变化，以及快速交付有价值的软件。敏捷开发流程通常包含以下几个阶段：计划和分析：确定项目范围、目标和关键需求。设计和实现。
请用Visio绘制一个完整的控制流程图。
04-29
用户可能是在工业自动化领域工作，需要将多个子流程整合到一个主流程图中，符合行业标准。首先，我得回忆一下之前提供的合并原则和步骤，比如模块化分层设计、信号统一管理，以及Visio的具体操作方法。 用户提到的...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
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11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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