2006.07.14

最新推荐文章于 2021-12-23 14:24:38 发布
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今天公司经理在我们研发部开会

针对客户提出的问题对研发部的工作进行讨论

经过讨论分析得出研发部工作存在如下问题

1、工作方法不正确

2、没有自己的主张，客户怎么说就怎么做

3、沟通能力不强，不能完全正确的理解客户想法和意图

iteye_20785
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报录比是择校择专业时的一个重要参考数据，它说的是报考人数和录取人数的比值，比值越高，说明竞争越激烈。为了提高成功上岸的几率，22考研的小可爱们在选择报考院校及报考专业时，最好能了解下往年的报录比数据，结合自己的实际情况选择适合自己的院校及专业。1.四川大学2013年-2020年：https://yz.scu.edu.cn/statistics/2.西藏大学2016年-2020年：http://yj...
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解读sql.bsq文件
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在$ORACLE_HOME/rdbms/admin下基本都是.sql文件，.bsq文件并不多，但.bsq文件非常重要  bsq文件在创建数据库的时候被调用，执行了许多创建数据库基表和索引等的一些sql语句，bsq应该可以理解为basic sql。 sql.bsq 片段： dbxxx:/oracle/app/db_1/rdbms/admin> more sql.bsq rem rem...
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skimage.feature函数使用说明
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featureGenerate noisy image of a squareFirst trial with the Canny filter, with the default smoothingIncrease the smoothing for better resultsonly select one feature over two skimage.feature.blob_dog(image[, min_sigma, …]) Finds blobs in the given grayscale
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03-07 1853
一、项目介绍 背景 以金融风控中的个人信贷为背景，根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。 具体的列名含义 id 为贷款清单分配的唯一信用证标识 loanAmnt 贷款金额 term 贷款期限（year） interestRate 贷款利率 installment 分期付款金额 grade 贷款等级
3.pandas总结
CharlesDavid
12-24 2382
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懒惰的小蓝's Blog
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为防止在调试的时候把开发板弄成砖块，需要先将原始镜像拷贝出来。原版系统为安卓7.1.2 可参考链接https://blog.csdn.net/oxp7085915/article/details/80291057 1.装备工作 adb 命令行工具cmd adb驱动，瑞芯微开发工具AndroidTool 2. 安装usb驱动DriverAssitant_v4.5 将usb线插入OTG...
GB8567-2006 .WORD版
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全彩博客Ac Blog v1.20 [D.P.F] 集成版 Build 2006.2.7.rar
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《工科数学分析I》是理工科学子必修的基础课程，涵盖了微积分的基本概念、理论和应用。这份资料集合了2007年至2008学年第一学期的期中考试试卷，提供了丰富的数学分析知识检验点。下面将根据题目内容详细解析涉及的...
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基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
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Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
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【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
最新发布
12-02
内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
PC1 PC2 Age education experience Income Secondary occupation rate Cessation/Career Change Rate Begin year Distance Depth units officers y -1.487688713 -0.123135401 67.81 1.23 7277 6.1 0.0625 0.1875 1990 167 96.64 14.28571 760.5714 -14 -1.110930746 0.105295278 51.27 1.73 5700 3.27 0.363636364 0.181818182 1994 14.27 20.27 14.28571 760.5714 -145.52 -1.669981259 0.205800457 50.59 1.54 5290 3.38 0.178571429 0.25 1994 60.41 46.43 14.28571 760.5714 -18.39 -2.011589945 -0.070789436 48.12 1.71 3240 4.37 0.470588235 0.647058824 2004 60.35 54.88 14.28571 760.5714 -52 1.529763667 -1.011182787 47.61 2.1875 3324 7.17 0.222222222 0.277777778 2000 27.56 21.11 14.28571 760.5714 -80.61 -1.242452554 -0.213055395 61.72 1.9 6047 4 0.272727273 0.363636364 1989 31.82 35.36 14.28571 760.5714 -120 -2.53945682 0.24605652 51.4 1.125 4541 4.13 0 0.4 1996 10.56 16.11 14.28571 760.5714 -22.39 -2.937563682 0.222341469 49.69 1.84 3073 3.35 0.115384615 0.346153846 2000 39.35 44.38 14.28571 760.5714 -19.41 -3.072440879 0.250527889 51.43 2.14 5380 4.14 0.142857143 0.428571429 1995 94.86 30.86 14.28571 760.5714 0 -3.188904163 0.261092554 46.07 2.1538 3584 5.34 0.1333333 0.466666667 2003 55.53 30.21 14.28571 760.5714 0 -0.931952754 0.002281031 53.79 1.5714 5376 9.73 0.121212121 0.272727273 1996 46.25 45.56 14.28571 760.5714 -127.14 -2.459061374 0.043855153 52.86 1.8141 4937 6.09 0.034482759 0.24137931 1995 216.31 78.59 14.28571 760.5714 -18.98 -3.151851068 0.257731378 54.9 2.36364 4089 9.22 0.363636364 0.454545455 1998 32.9 43.45 14.28571 760.5714 0 -1.344487403 0.079617387 42.5 2.33333 1747 11 0.333333333 0.5 2008 46 35 14.28571 760.5714 -121.42 -2.262807611 0.053819563 58.45 1.958333 6285 4.58 0.090909091 0.212121212 1992 16.91 19.32 41.5 1090.643 -8.82 -1.967076416 0.093588628 61.89 1.68 5172 4.83 0.037037037 0.518518519 1996 187.13 81.48 41.5 1090.643 -14.61 -0.033489112 0.048221626 60 1.882353 6034 5.62 0.05 0.55 1994 185.5 89.84 41.5 1090.643 -63.4 0.987266275 -0.634194676 45.5 1.1818182 3503 7 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10-11
'units': [14.2857, 14.2857, ...], 'officers': [760.5714, 760.5714, ...], 'y': [-14, -145.52, ...] } df = pd.DataFrame(data) # 数据预处理 # 1. 处理缺失值（本例中无缺失值，实际数据需检查） print(...
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