2005-2023年各省国内生产总值分季度数据/各省季度GDP数据

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于 2024-03-28 22:02:55 首次发布
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2005-2023年各省国内生产总值分季度数据/各省季度GDP数据

1、时间：2005-2023年

2、来源：国家统计局、各省统计局

3、指标：国内生产总值-累计值

4、范围：31省

5、时间跨度：季度

6、缺失情况：无缺失

7、指标解释：

国内生产总值(GDP)指按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。国内生产总值有三种表现形态，即价值形态、收入形态和产品形态。

在实际核算中，国内生产总值有三种计算方法，即生产法、收入法和支出法。三种方法分别从不同的方面反映国内生产总值及其构成。按当年价格计算。对于一个地区来说，称为地区生产总值或地区GDP。

8、下载链接：

2005-2023年各省国内生产总值季度数据icon-default.png?t=N7T8https://download.youkuaiyun.com/download/m0_71334485/89043290

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spring-webmvc-5.3.5.jar中文-英文对照文档.zip
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自动驾驶领域中人工势场法与MPC模型预测控制的联合仿真及轨迹规划应用
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内容概要：本文探讨了人工势场法在自动驾驶汽车换道与主动避撞中的应用，结合MPC模型预测控制，利用CarSim和Simulink进行联合仿真。人工势场法作为一种路径规划方法，通过模拟物理世界的势能场来引导汽车平滑完成换道动作。MPC则负责根据当前车辆状态和环境信息预测并执行最优的避撞轨迹和控制指令。仿真结果显示，该方法不仅能够有效减少跟踪误差，还能提高避撞过程的安全性和稳定性。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶系统的机构和个人，旨在提升自动驾驶汽车在复杂交通环境中的换道和避撞能力。 其他说明：文中提供的详细仿真数据和图表有助于深入理解和改进相关算法。
spring-test-5.1.3.RELEASE.jar中文文档.zip
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# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；
工业自动化中PLC与触摸屏集成的信捷送料机程序解析及其应用
05-13
内容概要：本文详细介绍了信捷PLC送料机程序的设计和实现，涵盖了从程序概述、设计思路、代码实现到触摸屏操作以及调试优化的全过程。PLC（可编程逻辑控制器）与触摸屏的一体化控制，不仅实现了对送料机的启动、停止、速度调节等功能，还提供了直观友好的人机交互界面，便于操作人员查看机器状态、设置参数和进行故障诊断。程序采用模块化设计，各功能模块独立运作，便于维护和升级。此外，文中还展示了部分代码片段，解释了关键控制逻辑，并强调了详细的注释有助于理解和调试。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和触摸屏操作有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要提高生产效率和操作便捷性的工业环境，特别是那些希望利用PLC和触摸屏组合实现精准控制的企业。目标是帮助技术人员掌握PLC送料机程序的设计和实现，提升设备性能和稳定性。 其他说明：文章不仅关注于具体的技术实现细节，还强调了良好的编程习惯和工程实践，如模块化设计和详细注释，这对于后续的维护和扩展非常重要。
maven-plugin-annotations-3.6.1.jar中文-英文对照文档.zip
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香蕉成熟度分类目标检测数据集(YOLO格式)构建与应用
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内容概要：本文详细介绍了香蕉成熟度分类目标检测数据集的构建及其应用方法。数据集采用YOLO格式，包含18074张图像，分为训练集、验证集和测试集。文中不仅展示了数据集的目录结构和标签文件格式，还提供了Python代码用于加载和可视化标签，以及使用Ultralytics的YOLOv8进行模型训练的方法。此外，针对实际操作中可能出现的问题如类别ID调整、样本不均衡处理等给出了具体解决方案，并分享了一些提高标注精度的小技巧。 适合人群：对目标检测感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是希望利用深度学习技术进行水果成熟度识别的从业者。 使用场景及目标：适用于需要构建和训练香蕉成熟度分类模型的研究项目或商业应用。主要目标是帮助用户掌握从数据准备到模型部署的完整流程，同时提供解决常见问题的有效途径。 其他说明：本文提供的代码片段可以直接运行，但需确保环境已安装相关依赖库。对于初学者而言，在尝试复现实验前建议先熟悉YOLO算法的基本概念和工作原理。
junit-platform-commons-1.4.2.jar中文文档.zip
05-13
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