好久没有来了

最新推荐文章于 2022-12-08 15:46:28 发布
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好久没有来了，大家有很多网友加我到MSN交流。最近一是项目开始启动了，二是在准备PMP考试。就来的少了。祝大家春节快乐！

iteye_19871
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没有广告后门的u盘启动工具来了
03-27
傻瓜化一键制作启动U盘，是你维护计算机必不可少的利器，功能上有个牛逼地方，任何iso，img，bin，vmdk，vhd，等等基本市面上能见到的镜像都可以直接调用启动，你可以方便的把各种系统安装iso放在u盘里面，然后直接...
女神来了 v1.6.0
01-19
固件内置广告：没有广告 适用平台：Android 女神来了是网易历时半年多打造出来的全新在线交友应用，你可以与心动的女生在线聊天、赠送礼物等。 我编不出来的，随便看看吧。评价才更真实！ 【更新说明】 女神聊天...
好久没来了
dongchen143的博客
12-08 114
随写
csdn好久没来了，我来了
qq_37244548的博客
10-05 215
来了
幼儿园教案《洪水来了怎么办》含反思（通用）.doc
11-14
幼儿园教案《洪水来了怎么办》含反思（通用） 本资源是一个幼儿园大班课程计划《洪水来了怎么办》，旨在培养小孩的团队合作技巧和身体动作能力。该课程计划包括体育主题教学活动、反思和扩展延伸阶段。 课程目标...
互联网金融来了.docx
07-05
窗体顶端 A、互联网金融没有脱离金融的本质，存在发生严重金融风险的可能性 B、互联网金融利用大数据技术，不存在信息不对称的风险 C、互联网信用业务引致的信用风险程度更高 D、潜在的技术系统失败及其可能引发的...
superbar:没有恐惧。 超级酒吧来了！-matlab开发
05-29
超级酒吧来了！ 这还不是全部！ 它带有SUPERERR的免费副本，您可以使用它来绘制不在条形图上的误差线。 在 X 和 Y 中绘制错误，并为有上限、无上限、单向、对称、不对称误差条提供多种样式选项。 它可以做您想做的...
C语言实现网络流量实时监测与分析系统源码及部署指南
11-27
本项目为采用C语言构建的网络流量实时解析系统，包含完整的设计实现资料及部署指南。该代码成果在学术评审中获得优异评价，测试验证各项功能运行稳定可靠。系统设计针对网络数据流进行动态监测与解析，适用于计算机网络教学实践及科研开发场景。 项目内容涵盖网络协议解析、数据包捕获机制、流量统计分析与实时监控模块，采用多线程架构确保数据处理效率。适合计算机科学与技术、网络工程、信息安全等相关专业师生用于课程实验、毕业设计参考，也可作为企业原型开发基础。代码结构清晰，注释详尽，具备二次开发拓展能力。 所有组件均通过完整性验证，提供技术文档说明。欢迎技术交流与协作改进。 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！
51单片机c源码-软件消抖的独立式键盘输入实验
11-27
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51单片机c源码-用定时器T0的中断控制1位LED闪烁
11-27
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51单片机c源码-CPU控制的独立式键盘扫描实验
最新发布
11-27
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mmexport1764240273968.jpg
11-27
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清江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
永定河册田水库至三家店区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-27
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法，利用PyTorch框架实现，采用西储大学（Case Western Reserve University）公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程，并提供了完整的Python代码实现，属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师，尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标：① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类；② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法；③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型，用于学术论文撰写或实际工业场景验证； 阅读建议：建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节，重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分，鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
基于视觉同步定位与建图（Visual-SLAM）算法的粒子群优化无人机路径规划研究（Matlab代码实现）
11-27
基于视觉同步定位与建图（Visual-SLAM）算法的粒子群优化无人机路径规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于视觉同步定位与建图（Visual-SLAM）算法的粒子群优化无人机路径规划展开研究，并提供了完整的Matlab代码实现。研究结合Visual-SLAM技术实现无人机在未知环境中的自主建图与定位，利用粒子群优化（PSO）算法对路径进行智能规划，提升无人机在复杂环境下的导航效率与安全性。文中还介绍了相关技术背景，涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、图像处理及MATLAB仿真等多个领域，展示了该方法在科研与工程实践中的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉MATLAB工具，从事无人机导航、智能优化算法、SLAM技术或自动化相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。;
柴达木盆地西部.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
【地球引擎开发】基于差分进化算法的遥感时间序列建模测试：Google Earth Engine平台非线性函数参数优化系统验证
11-27
内容概要：本文是一段用于测试Google Earth Engine（GEE）平台上de_optim优化算法性能的Python脚本，主要通过构建多个代数表达式模型，在不同种群规模与迭代次数组合下评估算法对时间序列数据拟合的效果。脚本自动生成含随机误差的数据集，执行差分进化优化，并导出结果资产进行断言测试，验证误差是否随迭代递减以及估计参数是否落在预设范围内。整个流程自动化地完成任务提交、等待执行及结果验证，适用于GEE环境下的算法可靠性检验。; 适合人群：熟悉Python编程与Google Earth Engine平台，具备一定遥感数据分析或算法开发经验的研发人员或科研工作者；尤其适合从事地球科学建模、时间序列分析及相关自动化测试的技术人员。; 使用场景及目标：①评估差分进化算法在GEE中拟合非线性函数的稳定性与收敛性；②验证优化过程中参数估计值是否满足边界约束条件；③构建可重复运行的自动化测试框架以支持大规模实验调度。; 阅读建议：此资源涉及GEE资产管理、任务队列控制与数学表达式动态生成，建议读者具备GEE开发基础并配置好认证环境；学习时应重点关注参数组合设计、表达式注入方式及断言逻辑实现，结合实际项目可迁移用于其他模型校准与验证任务。
deepseek,爷来了
10-15
首先，用户说：“deepseek,爷来了”，这看起来像是一种随意的打招呼方式，可能是在模拟一个用户角色。意思是“deepseek, 爷来了”，其中“爷”可能是一种自称，表示“我来了”之类的。 我的系统提示是：使用中文...
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