545455

最新推荐文章于 2025-05-14 08:54:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-14 08:54:20 发布 · 252 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

java20090728
关注
【LangChain编程：从入门到实践】模型效果评估
AI天才研究院
09-30 1201
【LangChain编程：从入门到实践】模型效果评估 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：LangChain, 模型效果评估, 评价指标，A/B测试，模型优化 1. 背景介
TensorFlow 2.0 教程-用Estimator构造Boosted trees
知行_那片天
04-06 3836
Tensorflow 2.0 教程持续更新 ：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31456593/article/details/88606284 完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0：中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star) 入门教程： TensorFlow 2.0 教程- Keras 快速入门 Tenso...
HTML+CSS+JS 打造的炫酷登录注册页面【直接复制源码】
weixin_52814911的博客
10-16 554
感受 HTML、CSS 和 JS 带来的极致登录注册体验。时尚的外观、流畅的交互，为你的平台体验增添一抹亮丽的色彩。
正交拉丁方分析
lishaoan77的专栏
05-14 879
本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著傅珏生译)第4章随机化区组，拉丁方，以及有关的设计第4.3节的python解决方案。本文尽量避免重复书中的理论，着于提供python解决方案，并与原书的运算结果进行对比。
ML之FE：基于自定义数据集(银行客户信息贷款和赔偿)对比实现特征衍生(手动设计新特征、利用featuretools工具实现自动构造特征/特征衍生)
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-07 2635
ML之FE：基于自定义数据集(银行客户信息贷款和赔偿)对比实现特征衍生(手动设计新特征、利用featuretools工具实现自动特征生成) 目录 基于自定义数据集(银行客户信息贷款和赔偿)对比实现特征衍生(T1手动设计新特征、T2利用featuretools工具实现自动特征生成) 设计思路 输出结果 T1、手动设计新特征 T2、利用featuretools工具实现自动特征生成 T2.1、79个Feature Primitives T2.2、深度特征合成：指通过叠加多个基元来得到特征
4、R语言中的算术运算符
qsc9012345的博客
05-05 62
本文详细介绍了R语言中的常用算术运算符及其应用场景，包括基本的数学运算、运算符优先级、向量和数据框的批量运算、特殊值处理等内容。同时探讨了算术运算符在数据清洗、标准化、可视化等实际数据分析任务中的应用，并通过多个案例解析其具体使用方法。适合初学者掌握R语言中算术运算的基础知识，并为深入学习数据分析提供实践参考。
Sklearn：房租租⾦模型预测 版本一
あずにゃん梓喵的博客
07-17 2277
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/13OtaUv6j4x8dD7cgD4sL5g提取码：7tze 5.10 房租租⾦模型预测 1 项⽬背景 当今社会，房屋租⾦由装修情况、位置地段、户型格局、交通便利程度、市场供需量...
Qt样式表(QSS)Demo：黑色扁平加渐变
龚建波
01-02 6421
（2019-1-3改进） 把上次的纯色背景加了点渐变，感觉好看了点。 关于颜色显示：有些电脑显示器设置偏亮/暗，可以调节下。 关于控件大小：标题高度30像素，控件高度28px。 关于字体大小：一般设置为15px的宋体，没有考虑分辨率问题。 关于图标：阿里图标https://www.iconfont.cn/ 本例百度云连接：https://pan.baidu.com/s/1ALvI7FS...
Sklearn：房租租⾦模型预测 版本二
あずにゃん梓喵的博客
07-16 1117
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 库安装：pip install xgboost 数据初步分析 In[1]: import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ign..
我想传入以下数组的后三个值，并分别写入三个数组0 : (4) [0.625, 5, 0, 3] 1 : (4) [0.545455, 6, 0, 5] 2 : (4) [0.5, 3, 0, 3] 3 : (4) [0.5, 3, 0, 3] 4 : (4) [0.428571, 3, 0, 4] 5 : (4) [0.428571, 3, 1, 3] 6 : (4) [0.25, 2, 1, 5] 7 : (4) [0.230769, 3, 0, 10] 8 : (4) [0.222222, 4, 0, 14] 9 : (4) [0.2, 2, 0, 8]，我已写出代码但无法实现，请帮我改正并优化：this.movieService.good_directors().subscribe((data: any[]) => { this.movies = data; console.log(this.movies) const director = Object.keys(data) const count = Object.values(data) console.log(count) let index const a = [] const b = [] const c = [] for (index in count){ a.push(index[1]) b.push(index[2]) c.push(index[3]) console.log(a,b,c) }
05-30
你的代码有几个问题需要修改。 首先，你需要传入数组的后三个值，而不是所有的值，所以你需要对数组进行切片，只取后三个值。可以使用数组的 `slice()` 方法来实现： ``` const lastThree = data.slice(-3);...
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 0.083333333 0.083333333 2002 21.73 21.45 40.5 2367.071 -142.09 -2.403385794 -0.027063647 67.7 1.285714 6564 4.93 0.1 0.4 1994 114.6 64.78 40.5 2367.071 -22.39 -0.542599875 -0.266840712 52 1.6 4216 3.9 0.2 0.2 1993 44.25 16.25 40.5 2367.071 -44.78 -3.290819282 0.27033752 61 1 4294 3.67 0.166666667 0.333333333 2000 15.8 8.25 40.5 2367.071 0 -1.986421792 -0.035216433 59.06 1.933333 5019 6.8 0.222222222 0.444444444 1997 20.5 13.35 40.5 2367.071 -49.11 -3.036044223 0.24722626 52 1.5 3669 16.6 0.166666667 0.333333333 2006 33.83 18.67 40.5 2367.071 0 -3.290819282 0.27033752 62 1.5 4473 2 0 0.4 2002 4.6 16 40.5 2367.071 0 -2.951119204 0.239522507 50.89 1.66667 3578 2.86 0 0.11111 2003 61.44 23.11 40.5 2367.071 0 2.517151534 -1.1275613 57.08 1.33333 4852 4.41 0.083333333 0.083333333 1995 14.92 13 40.5 2367.071 -161.73 -2.456316079 0.174649314 59 1.529412 4403 3.03 0.12 0.36 2001 14.68 15.67 40.5 2367.071 0 0.21180011 -0.099374979 53.09 1.3 5094 8.55 0.047619048 0.095238095 1994 208.56 82.78 40.5 2367.071 -79.41 -1.36397542 -0.23904082 53.78 1.75 3667 6.25 0.11111 0.333333 2002 30.33 27.78 40.5 2367.071 -3.35 -2.311898213 0.157448555 59.19 1.86667 5766 4.98 0.0625 0.4375 1993 66.73 59.87 40.5 2367.071 0 -0.758454875 -0.237709692 64.5 1.625 6479 3.97 0.05 0.35 1990 101.76 42.53 40.5 2367.071 -33 3.517483337 -1.177534575 66.2 1 9537 3.28 0 0.2 1978 166.2 41 40.5 2367.071 -282.47 0.389915774 -0.274803177 64.15 1.16667 5994 3.07 0.076923077 0.769230769 1995 20.62 24.62 40.5 2367.071 -40.21 -2.129625435 0.004701125 61.37 1.375 5150 2.46 0.052631579 0.578947368 1995 24.35 20.11 40.5 2367.071 -46.52 0.616850515 -0.664392864 58.88 1.533333 5196 4.76 0.125 0.15625 1990 31.72 31.47 40.5 2367.071 -120.59 -1.174321726 0.034197388 55.58 1.59375 5156 4.6 0.135135135 0.405405405 1995 20.49 18.71 40.5 2367.071 -82 0.279011342 0.124110676 62.17 1.304348 6536 3.74 0.034482759 0.379310345 1988 93.96 30.63 40.5 2367.071 -133.73 -1.051997991 -0.171948432 62.71 1.4 5069 2.46 0.214285714 0.571428571 1997 52.64 48.86 40.5 2367.071 -54.32 -2.110925945 0.218264311 62.17 2 5042 3.6 0.166666667 0.166666667 1996 26.4 25.4 40.5 2367.071 0 0.024563441 -0.274624278 54.8 1.7 5727 2.64 0 0.2 1994 26.2 28.1 38.71429 1344.714 0 -1.49857412 0.537831233 55.5 1.75 5259 5 0 0.25 1991 30.375 25.125 38.71429 1344.714 -27.99 -1.22683473 -0.159118578 48.93 1.461538 4684 7.19 0.103448276 0.137931034 1997 61.21 80.21 38.71429 1344.714 -57.19 0.549169498 -0.670295411 69.56 1.55556 4090 2.31 0.333333333 0.333333333 1996 17.71 28.86 38.71429 1344.714 -171.55 -0.015052174 -0.4025312 58.55 1.210526 6480 6.36 0.05 0.15 1988 120.1 72.75 38.71429 1344.714 -33.59 -1.49924311 -0.220694532 55.2 1.5 6230 7.75 0.2 0.2 1989 179 111.25 38.71429 1344.714 0 -2.148386516 0.311881035 50.66 1.357143 4568 8.22 0.172413793 0.413793103 1995 33.89 21.68 38.71429 1344.714 0 0.217385996 -0.419221017 64.92 1.636364 4701 2.255 0.041666667 0.5 1994 61.17 41.88 38.71429 1344.714 -165 -0.538423733 -0.205699434 64.86 1.590909 5054 4.11 0.310344828 0.724137931 1996 57 45.33 38.71429 1344.714 -78.12 -1.346887256 0.400472608 51.32 1.464286 4044 7.81 0.290322581 0.387096774 2002 348.41 348.55 38.71429 1344.714 -144.46 -1.292578158 0.165293581 52.57 1.444444 4368 8.43 0.133333333 0.166666667 1998 190.36 98.67 36 2146.857 -17.16 -0.973048934 0.030002677 56.94 1.419355 4786 6.67 0.057142857 0.285714286 1998 242.94 72.43 36 2146.857 -494.45 0.351799666 -0.59664956 60.48 1.392857 6023 7.1 0.206896552 0.103448276 1999 100.15 50.56 36 2146.857 -602.55 0.520020092 -0.441754049 57.79 1.4 6450 11.22 0.137931034 0.1 1994 227.34 90.34 36 2146.857 -328.34 -0.28364749 0.397747026 65.94 1.193548 6056 6.34 0.088235294 0.470588235 1991 36.68 39.72 36 2146.857 -305.73 0.397102055 -0.169816632 53 1.571429 5683 6.26 0 0.444444444 1999 146.75 28.33 3.285714 479.5714 -7.44 0.933321653 -0.984254292 69.79 1.416667 6385 5.58 0.214285714 0.357142857 1995 131.29 86.07 3.285714 479.5714 -438.76 -1.921963244 0.255857538 65.92 1.636364 4038 5.67 0.25 0.583333333 1997 99.75 38.55 42.35714 2200.071 -37.32 -0.098375752 -0.265536039 60.68 1.411765 6167 11.94 0.052631579 0.210526316 1990 163.37 50.26 42.35714 2200.071 -545.84 -0.956573688 -0.051025829 55.26 1.944444 5357 9.67 0.052631579 0.368421053 1998 77.94 21.93 42.35714 2200.071 -308.79 3.610411344 0.089350858 60.14 1.428571 5228 7.78 0.214285714 0.642857143 1999 241.25 36.9 42.35714 2200.071 -87.61 -1.978509392 0.090153536 66.73 1.454545 5753 2.33 0.133333333 0.133333333 1994 97.93 39.6 42.35714 2200.071 -132.34 0.390938903 -0.974852361 69.8 1 7776 2.9 0.4 1 1988 77.8 31 42.35714 2200.071 -68.26 0.866663969 -0.603026165 69.54 1.090909 5236 2.875 0.153846154 0.461538462 1994 65.77 27.92 74.07143 3233.643 -336.94 -0.161937648 -0.117065876 65.5 1.555556 3732 4.14 0 0.6 1998 35.3 21.4 74.07143 3233.643 -233.58 1.141060979 -0.8904894 61.83 1.666667 4282 3.06 0.5 0.666666667 1997 29 10.83 74.07143 3233.643 -168.71 1.928895338 -0.501521838 64.85 1.75 4643 2.18 0.230769231 0.230769231 1996 84.54 28 74.07143 3233.643 -77.53 -2.500946381 0.129130126 66.13 1.6 5429 5.375 0.25 0.75 1992 53.64 18.13 74.07143 3233.643 -88.17 2.959587534 -0.883303433 54.31 1.307692 4399 7.94 0.384615385 0.153846154 1997 68.85 36.92 74.07143 3233.643 -85.22 2.085442265 -0.12184054 49.27 1.5 2957 10.87 0.066666667 0.2 2002 70.53 31.87 74.07143 3233.643 -305.85 2.696967016 -0.693200641 51.37 1.791667 4487 11.76 0.333333333 0.074074074 1996 54.85 21.92 74.07143 3233.643 -142.92 3.747974961 1.692610501 55.06 1.75 4088 5.91 0.1875 0.625 1995 39.93 24.56 74.07143 3233.643 -306.58 0.492133027 -0.246484985 64.88 1.75 3203 6.1 0.125 0.875 2001 49.25 20 74.07143 3233.643 -192.99 0.085208832 -0.947118849 59.6 1.4 5511 8.4 0 0 1991 32 16 74.07143 3233.643 -13.4 3.499043723 -1.717315443 69.5 1.6 4894 3.23 0 0.8 1992 52.78 20.7 74.07143 3233.643 -294.91 0.43759677 0.094821793 64.43 1.5 4587 3.64 0 0.260869565 1994 56.05 27.45 74.07143 3233.643 -12.65 4.081308778 1.07913148 53.44 1.533333 5060 6.94 0.0625 0.0625 1992 25.25 13.81 74.07143 3233.643 -65.56 1.842688905 -0.956768467 62.5 1.33333 1590 3 0 0.25 2012 17.75 7.5 53.57143 1177.357 0 0.706667583 -0.426804473 53.29 1.4 2980 2.2 0 0.571428571 2003 30.86 15.71 53.57143 1177.357 -303.14 1.512916314 0.360566033 66.2 1.8 4972 5 0.6 0.6 2001 73.5 31.25 53.57143 1177.357 0 2.860737924 -0.198906729 66.64 1.384615 5358 5.53 0 0.571428571 1992 142.67 36 53.57143 1177.357 -95.01 1.675201123 -0.906894768 48.82 1.545455 3862 6.44 0.363636364 0.272727273 2001 77.91 25.45 53.57143 1177.357 -68.83 4.840076919 -2.50462752 50.5 2 5225 17.5 0 0 1996 18.75 16.25 53.57143 1177.357 0 0.658418297 2.218593857 56.17 1.8 2901 6 0.166666667 0.333333333 2004 37.6 24.25 4.142857 172.7857 -231.35 3.595323165 0.939519372 52.5 2.5 4900 2.333333333 0 0.166666667 1996 20.67 9.2 4.142857 172.7857 -74.63 2.359683447 2.455150676 57.375 1.391304 3661 4.833333 0 0.12 2000 19.46 22.48 48.98257 2045.429 -61.39 3.270851842 5.067995714 60.52 1.409091 4535 6.534783 0.12 0.16 1998 120.75 71.3 48.98257 2045.429 -30.99 3.246804894 0.925289171 53.33 1.5 3413 7.642105 0.238095238 0.19047619 1999 21.1 13.55 48.98257 2045.429 -45.09 2.352075975 0.523375668 57.43 1.714286 3606 8.25 0.071428571 0.214285714 1997 64.14 33 48.98257 2045.429 -96.1 0.532574156 -0.481793696 72.5 1.33333 9675 0.1 0 0.5 1975 131 33.25 48.98257 2045.429 -180.4 3.046814942 2.449333207 58.55 1.285714 4900 4.542857143 0 0.428571429 1989 27.43 18.5 48.98257 2045.429 -8.44 2.084554656 1.161608928 65.07 1.416667 5391 7.78 0.066666667 0.6 1993 62.87 16.93 48.98257 2045.429 -3.74 1.988394837 -0.922717276 60.5 1.666667 4993 3.875 0 0.3 1995 28.44 20.11 48.98257 2045.429 -128.26 3.071818585 0.343056912 55.18 1.55556 4032 10.75 0.181818182 0 1996 74.9 32.55 48.98257 2045.429 -40.71 多元线性回归
10-11
我们有一个数据集，包含多个自变量（PC1, PC2, Age, education, experience, Income, Secondary occupation rate, Cessation/Career Change Rate, Begin year, Distance, Depth, units, officers）和一个因变量（y）...
我想将以下每个数组的第二个值，第三个值，第四个值分别取出并分别写入三个数组0 : (4) [0.625, 5, 0, 3] 1 : (4) [0.545455, 6, 0, 5] 2 : (4) [0.5, 3, 0, 3] 3 : (4) [0.5, 3, 0, 3] 4 : (4) [0.428571, 3, 0, 4] 5 : (4) [0.428571, 3, 1, 3] 6 : (4) [0.25, 2, 1, 5] 7 : (4) [0.230769, 3, 0, 10] 8 : (4) [0.222222, 4, 0, 14] 9 : (4) [0.2, 2， 0， 8]，我已写出代码但无法实现，请帮我改正并优化：this.movieService.good_directors（）.subscribe（（data： any[]） => { this.movies = data; console.log（this.movies）; const Director = Object.keys（data） const lastThree = Object.values（data）.slice（-3）; const a = []; const b = []; const c = []; for （let i = 0; i < lastThree.length; i++） { a.push（lastThree[i][1]）; b.push（lastThree[i][2]）; c.push（lastThree[i][3]）; console.log（a， b， c）; } this.options = { title： { text： '不同地区电影年产量对比'， 左：'中心'， }， 工具提示： { 触发器： '轴'， 轴指针： { 类型： '阴影' } }， 图例： {}， 网格： { 左： '3%'， 右： '4%'， 底部： '3%'， 包含标签： 真 }， xAxis： [ { 类型： '类别'， 数据： 导演 } ]， yAxis： [ { 类型： '值' } ]， 系列： [ { 名称： '好'， 类型： '条形'， 堆栈： '广告'， 强调： { 焦点： '系列' }， 数据：a }， { 名称： '坏'， 类型： '条形图'， 堆栈： '广告'， 强调： { 焦点： '系列' }， 数据：b， }， { 名称： '正常'， 类型： '条形'， 堆栈： '广告'， 强调： { 焦点： '系列' }， 数据：C }， ] };}) }}
05-30
你的代码中的问题是在 `xAxis` 中使用了 `Director` 变量，但是 `Director` 变量没有被定义或赋值。另外，在 `series` 中使用的变量名也应该是小写的。 以下是修改后的代码： ``` this.movieService.good_...
模仿小红书的小网页.html
11-25
模仿小红书的小网页.html
Docker部署GitLab指南[代码]
11-25
本文详细介绍了使用Docker-compose部署GitLab的完整步骤。首先从DockerHub拉取最新版GitLab镜像，然后创建必要的目录结构并编辑docker-compose.yml配置文件，其中包含了端口映射、卷挂载和环境变量等关键配置项。接着通过docker compose命令快速启动GitLab服务，并提供了访问GitLab仓库的方法。最后还说明了如何获取初始root用户密码进行登录。整个过程经过作者亲测有效，为需要搭建GitLab服务的用户提供了实用参考。
ByVision_Cutting_Laser_V6-1-0_操作说明.pdf
11-25
ByVision_Cutting_Laser_V6-1-0_操作说明.pdf
51单片机c源码-1个共阳数码管显示变化数字
最新发布
11-25
51单片机c源码-1个共阳数码管显示变化数字
【高速以太网物理层】1.6TbE PCS通道形成与对齐标记插入机制：面向IEEE 802.3dj标准的多通道数据分布及FEC降级监测方案设计
11-25
内容概要：本文档提出了1.6TbE PCS（物理编码子层）中PCS通道形成与对齐标记（AM）插入的基线方案，作为IEEE P802.3dj任务组标准制定的一部分。文档详细描述了1.6TbE系统中如何将RS-FEC符号按轮询方式分配到16个PCS通道中，每个通道速率为100Gbps，并定义了AM标记在各通道中的分布结构与插入机制。通过对齐标记的映射规则、填充方式、状态字段传输以及伪代码实现，确保发送端与接收端的数据对齐、解交错与正确恢复。此外，还涵盖了FEC误码劣化信号生成和HI_SER监控机制，并讨论了PMA层在不同接口配置下的符号复用要求。该提案与先前采纳的基线共同构成完整的1.6TbE PCS规范。; 适合人群：从事高速以太网物理层设计、通信协议开发或标准制定的工程师和技术专家，具备数字通信与FEC编码基础知识的研发人员； 使用场景及目标：①为1.6TbE以太网PCS层的设计提供标准化参考；②指导硬件实现中的AM插入/删除、通道形成、误码监测等功能模块开发；③支持多厂商设备互操作性的统一规范制定； 阅读建议：此文档技术性强，涉及大量底层符号映射与伪代码逻辑，建议结合IEEE 802.3现有标准（如CL119、CL172）对照阅读，并关注后续对时钟内容与基线漂移的分析补充。
基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现
11-25
随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，作为学校以及一些培训机构，都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试，可以与线下的考试有机的结合在一起，实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的需求，创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现有管理员，校长，教师，学员四个角色。管理员可以管理校长，教师，学员等基本信息，校长角色除了校长管理之外，其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛，课件，视频，作业，学员可以查看和下载所有发布的信息，还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统，采用Java的SSM框架作为开发技术，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现管理工作系统化、规范化。
CSS颜色代码大全[项目代码]
11-25
本文提供了CSS颜色代码的详细对照表，包括各种颜色的英文名称及其对应的十六进制代码。内容涵盖了从基本颜色如黑色、白色、红色、绿色、蓝色等，到更复杂的颜色如桃红、紫红、褐橘、米白、金黄、黄绿、蓝绿等多种颜色。此外，还列出了颜色的英文词汇和对应的代码，方便开发者在设计和开发过程中快速查找和使用。这些颜色代码适用于网页设计、UI开发等多个领域，是前端开发者的实用参考资料。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值