IT产品年度总评——主板 内存篇

低价酷睿2主板市场观察
最新推荐文章于 2021-07-20 19:19:09 发布
最新推荐文章于 2021-07-20 19:19:09 发布
阅读量234 收藏
点赞数
文章标签： 产品
2006年底中国市场已出现低价酷睿2主板，采用865芯片组。随着Intel逐步将酷睿2系列推向更广泛的市场，低价位主板的需求日益明显。
在中国最畅销的酷睿2 CPU价位都在400元至800元之间，在2006年底还没有低价酷睿2的时候中国市场就出现过低价酷睿2主板，虽然当时的那款低价酷睿2主板采用的是865芯片，不过中国市场对于低价酷睿2主板的需求是非常明确的，尤其是Intel在2007年逐渐把酷睿２系列CPU产品线向下覆盖到全线市场的时候
meilin345678
关注
大数据应用期末总评——Hadoop综合大作业
weixin_30482181的博客
06-10 1442
作业要求来自：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 Hadoop综合大作业 要求： 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 此处选取的是爬虫大作业——对猫眼电影上《小偷家族》电影的影评。 此处选取的是comment.csv文件，共计20865条数据。 将comment.csv上传到HDFS ...
计算机中总评等级怎么算,Excel总评等级怎么算
weixin_39890102的博客
07-20 1万+
2 回答2020-10-26 浏览：229 分类：办公入门回答：计算总评=平时成绩×30%期中成绩×30%期末成绩×40%直接使用加法乘法运算，或者使用SUM函数。软件工具：Excel20131、假设如下表格，在E列中输出总评。2、直接用运算符。在E2中输入=B2*30%+C2*30%+D2*40%然后下拉填充公式即可。3、使用SUM函数。在E2中输入=SUM(B2*30%,C2*30%,D2*4...
如何在浙工大计算机学院保研——专业选择篇
szr712的博客
10-08 4027
写在前面： “每一个机构每一个部门每一个岗位都有自己的游戏规则。不管明也好暗也好，第一步把它学会。” 根据自身经历以及三年的观察，笔者总结如下经验。希望这些能帮助到各位，让大家保研之路不再走弯路。 此博文主题专业选择。 专业介绍 ...
2018新浪医药年度总评榜十大榜单发布
美通社
01-04 317
12月28日，历时2个月，经过严格的报名筛选、网络投票以及专家评审，“2018·新浪医药年度总评榜”十大榜单重磅揭晓。 开始于2016年的“新浪医药年度总评榜”是由新...
个人作业——软件产品案例分析
weixin_30394633的博客
12-02 143
第一部分 调研，评测 测试对象： 　　华为软件开发云web端和移动端 测试者： 　　匿名用户一名 测试时间： 　　2017/11/28-2017/12/01 测试结果： 　　总评：移动端体验效果一般，web端较好 　　测试结果：移动端发现2处不良体验，web端发现1处不良体验 移动端 不良体验一之忘记密码必须要准确用户名才能找回 不良体验等级：低等 ...
计算机总评等级怎么弄,excel总评等级怎么做？
热门推荐
weixin_29988907的博客
07-20 1万+
当我们在日常工作学习中，通常会使用Excel软件来进行学生成绩等级的划分，大家都知道成绩一般会分为优、良、中、差等几个级别。那么在Excel表格中，能够快速的进行这四个等级的设置吗？如何能实现这个功能？下面小编就为大家详细介绍Excel总评等级怎么做，让我们一起来学习一下吧。1.首先我们先将学生的成绩分为下面四个等级：650-750分为“优”；500-650分的为“良”；420-500分的为“中”...
=IF 计算机总评等级,Excel总评等级怎么算
weixin_42561192的博客
07-20 548
回答：PS:这是我在网上搜索到的计算机等级考试的一篇“攻略”，但是他有个缺陷，就是这个攻略是在大纲改革之前的一篇文章，现在大纲已经改革了，而且08年又要改革了，所以有点过时了，而且对于计算机三级的介绍很少。但是，我想无论怎么改革，这些“老东西”还是有用的，而且与我博客里自己写的那篇过三级的文章正好有个互补。我看计算机等级改革的方向是想改变现在尴尬的地位——因为他不是面向计算机专业的考试，而且这几年...
大数据应用期末总评
weixin_30815469的博客
06-20 152
本作业来自于：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3363 一、将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 将爬虫大作业中爬取到的数据文件csv导入到/usr/local/bigdatacase/dataset目录下，并且查看CSV： 二.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 利用bash ./pre....
闲来无事看个热闹，给 优快云 2020 博客之星年度总评选排个序
ConstXiong
01-15 1974
js 代码 var data = []; $('#blogList li').each(function(){ var tickets = $(this).find('em').html(); var html = '<li>' + $(this).html() + '</li>'; data.push({tickets:parseInt(tickets), html:html}); }) for (var i = 0; i < data.length; i+
物业服务行业2021年年报总评：奇花初胎，矞矞皇皇.pdf
04-09
【物业服务行业2021年年报总评】：在2021年度，物业服务行业呈现出显著的快速增长态势，企业规模迅速扩大，市场拓展、并购整合与关联方交付成为驱动行业发展的三大关键因素。全年上市物业服务企业的营业收入和在管...
2020年教师年度考核登记表总结范文5篇.pdf
09-27
4. 考核结果：根据各项评分得出的总评结果，可能包括优秀、良好、合格、不合格等评定等级。 5. 签名确认：教师和评审人员的签名，以确认考核结果的真实性和有效性。 【考核的意义与作用】 1. 提升教师素质：促进...
设计人员——绩效考核表.doc
01-22
年度绩效考核是将工作业绩、工作态度和工作能力的评价结果综合起来，形成一个全面的年度绩效总评。在年度绩效考核中，通常将工作业绩的权重设置为最高（70%），而工作态度和工作能力则各占15%。此外，考核表还设有...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、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。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）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。 4、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。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.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。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
09-05
操作系统实验代码.zip
python计算总评成绩
12-18
在Python中，如果你想要计算总评分成绩，通常需要创建一个函数来接受每个学生的各项成绩（比如单科分数），然后根据相应的权重或者计分规则进行加权求和。这里提供一个简单的示例： ```python def calculate_total_score(students_scores): total_scores = {} # 假设我们有两门课程：数学和英语，权重分别为40%和60% weights = {'math': 0.4, 'english': 0.6} for student, scores in students_scores.items(): total = sum(scores.values()) * weights['math'] + scores.get('english', 0) * weights['english'] total_scores[student] = total return total_scores # 示例学生数据 students_data = { 'Alice': {'math': 85, 'english': 90}, 'Bob': {'math': 90, 'english': 88}, 'Charlie': {'math': 78, 'english': 92} } # 计算总分 total_grades = calculate_total_score(students_data) print(total_grades)
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