补差价专拍-高山-专题视频课程

最新推荐文章于 2025-05-03 10:29:24 发布
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#学员补差价专拍 #请提前联系客服 #勿随意拍下

本文档为学员提供关于如何正确进行课程差价补拍的指导。补拍前需联系客服确认，避免自行操作导致的问题。
【第五篇】Camunda系列-任务分配
波波烤鸭的博客
10-09 1267
Camunda中的任务分配处理
如何运营视频账号涨粉和提升影响力
zhan9le的博客
02-11 1915
嗯，用户问的是如何运营视频账号涨粉和提升影响力。这个问题挺常见的，现在做短视频的人很多，竞争也激烈，所以用户可能想知道一些有效的策略。首先，我得考虑用户可能是在哪个平台，比如抖音、B站还是YouTube，不同平台的规则和用户习惯不一样。不过可能用户没有具体说明，所以需要给出通用的建议，同时提一下不同平台的差异。 接下来，用户可能是刚入门的新手，或者已经运营了一段时间但效果不佳。他们可能想知道内容创作、发布时间、互动技巧、数据分析等方面的内容。可能需要分步骤来解答，结构清晰一些。 然后，用户可能关心的是快
火柴主讲 编程语言安全开发的开发视频课程
weixin_44218749的博客
12-25 153
  课程介绍火柴，来自酷德啄木鸟，熟悉Java安全开发规范；研究与擅长的领域为源代码检测产品，目前参与源代码检测产品codepecker的开发。课程中火柴给大家讲述软件的安全开发理论及技术，包括JAVA安全开发规范、安全开发流程、安全架构设计、C/C++安全开发规范、源代码缺陷审计技术等。学习本课程，对安全开发理论及技术、源代码审计技术有较全面的了解，帮助开发人员消除代码中的漏洞，提升软件的整体...
揭秘视频侦探：用 ffprobe 和 fluent-ffmpeg 玩转元信息
专注于深入研究多种编程语言，以实战为导向，逐步拓展开发技能，提升工程化编码和思维能力，展现无敌技术实力。
05-03 901
快速掌握 ffprobe 与 fluent-ffmpeg，轻松提取视频分辨率、时长、编码等元信息，打造智能视频处理神器。
YFX软件合集-开车慢吞吞，直接扣3分，车主们怎么看？
qq_43066126的博客
05-05 558
很多人都听过一句话——“十次事故九次快”。所以每次开车出门前，总会有人嘱咐“慢点开”，于是有人就觉得开慢车相对比较安全。 其实不是这样的，该快的时候保持慢速行驶，不仅大大影响了通行效率，而且也影响交通安全，特别容易引发交通事故。 在路上，经常能看见这一幕 有的车远低于限速在“爬行” 后车如何提醒，依然不为所动 要是碰上赶时间，简直能把人逼疯 所以对于这种“龟速行驶” 车主们早已深恶痛绝，“怨念”颇深 但在实际操作中 对于低速行驶的惩处力度并不大 交警还是更热衷于抓超
台北宇珍2021春拍捷报，美国博物馆专拍创下白手套佳绩
TWHST_Art的博客
08-20 167
【台北宇珍2021春拍捷报！美国博物馆专拍创下白手套佳绩】 本次宇珍春拍于8月15日下午2点准时举槌，众所瞩目的「卓尔不凡：芝加哥亚洲传统艺术博物馆精萃」创下破两亿佳绩！ 专场封面作品，史上最牛的十七/十八世纪〈青玉卧牛〉，从拍前就备受瞩目，是目前所见最大、最精美的玉卧牛作品，更是博物馆的镇馆之宝！在现场与电话竞投的激烈交锋下，最终以超出估价八倍的新台币50,180,000元成交；崭露鬼斧神工般技法的清乾隆〈白玉瑞兽钮三连环长方章〉，在多方的角逐声下，以高出底价九十八倍的新台币24,420,000元成交；亦
苹果副总裁开豪车载美女“口嗨”视频火了！库克看到气炸光速开除
iOS_开发
10-09 197
????????关注后回复“进群”，拉你进程序员交流群????????转自：新智元【导读】最近，一段粗俗言论在TikTok上疯狂传播。而作为「主角」的苹果副总裁Tony Blevins，也为此付出了巨大的代价。在这个Tiktok视频中， Blevins正坐在自己价值50万美元的超跑上，身着浅绿松石色西装和英国国旗衬衫。正巧一位专拍豪车车主的网红路过，于是便有了下面这段对话：「我赛车、打高尔夫球、抚摸**女人。但我会在...
颜色分类
sinat_40968110的博客
01-04 130
package daily20210104; /** * @author : zhaoliang * @program :newCoder * @description : 颜色分类 * @create : 2021/01/04 19:51 */ public class sortColors { //给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 // //此题中，我们使用整数 0、 1
抽奖微信小程序制作，超简单快速设置
2401_86957301的博客
09-06 1279
通过设定多样化的抽奖规则，如随机抽奖、答题抽奖、摇一摇抽奖等，不仅能够增加活动的趣味性和参与度，还能促进现场氛围的热烈与互动。产品营销方面，商家可以利用抽奖小程序设置与产品相关的任务挑战，如“试用体验抽奖”、“购买满额抽奖”，将产品体验与奖励机制紧密结合，激发消费者的购买欲望，同时收集用户反馈，为产品迭代提供宝贵数据。在品牌推广方面，企业可以设计创意十足的抽奖活动，如“集赞抽奖”、“分享赢好礼”等，不仅能够有效提升品牌曝光度，还能通过用户的自发传播，形成病毒式营销效应，增强品牌忠诚度和用户粘性。
叮咚酒店营销版小程序v8.5.8+前端
02-27
叮咚酒店营销版小程序v8.5.8+前端 版本号：8.5.8 – 老版用户专拍备注：小程序不用重新上传审核修复商家独立后台不能上传图片问题
2025抖音规则考试题（含答案）.pptx
02-13
3. 站外引流及专拍链接方面，抖音禁止利用第三方平台进行交易，要求在抖音平台内部完成交易行为，确保交易的安全性。 4. 商品话术宣传中，对商品的功效和价格描述需要与实际保持一致，不得夸大或虚假宣传。如果有...
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
机器学习（预测模型）：Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
09-05
Foodpanda 的全面记录，包含 6000 条精心整理的记录，涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源，可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息：数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征，为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息：每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据，可以发现客户的购买习惯和偏好，例如哪些时间段是订单高峰期，哪些菜品最受欢迎。 支付信息：数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率，以及支付成功率等关键指标。 评价信息：客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要，能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈，从而改进服务质量。 配送细节：数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据，可以优化配送路线和时间，提高客户满意度。 数据集的应用场景：客户行为分析：通过分析客户的购买习惯、偏好和评价，可以更好地了解客户需求，从而提供更个性化的服务。 客户流失预测：利用数据集中的客户行为和评价数据，可以构建模型预测哪些客户可能会流失，以便提前采取措施挽留。 客户细分：根据客户的人口统计信息和购买行为，可以将客户划分为不同的群体，为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析：通过分析订单数据，可以发现销售的增长或下降趋势，为业务决策提供依据。 情感洞察：通过分析客户的评价和评论，可以了解客户对产品或服务的情感倾向，及时发现潜在问题并加以改进。
AVL 树_2015秋·操作系统实验·AVL树转红黑树·清华大学电子工程系.zip
09-05
AVL 树_2015秋·操作系统实验·AVL树转红黑树·清华大学电子工程系.zip
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