Ext资源库管理平台开发进行中2013.2.19

最新推荐文章于 2023-03-08 15:38:48 发布
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本文介绍了一项新功能，该功能允许用户自行拓展媒体播放器的代码，这将为用户提供更多的定制选项。
这两天成果，允许用户拓展媒体播放代码。

 

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[Mastering.Ext.JS(2013.7)].Loiane.Groner.文字版
07-26
2. **书籍与作者信息**： 该文件提到了一本名为《Mastering Ext JS》的书籍，由Loiane Groner撰写。Loiane Groner是一位拥有超过八年软件开发经验的专业人士。在书中，Loiane Groner指导读者如何掌握Ext JS框架来...
PacktPub.Mastering.Ext.JS.Jul.2013
01-10
2. **数据绑定**：学习Ext JS的数据模型（Model）、存储（Store）和代理（Proxy），以及如何与服务器进行数据交互，实现数据的加载、保存和同步。 3. **视图和视图模型**：了解如何使用ViewModel来连接视图和数据，...
布客·ApacheCN 编程/后端/大数据/人工智能学习资源 2022.2
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基于SpringBoot+SSM实现的Dota2资料库智能管理平台
Jinyao的博客
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基于SpringBoot+SSM实现的Dota2资料库智能管理平台 Dota2资料库智能管理平台的设计与实现 摘 要 当今社会，游戏产业蓬勃发展，如PC端的绝地求生、坦克世界、英雄联盟，再到移动端的王者荣耀、荒野行动的火爆。都离不开科学的游戏管理系统，游戏管理系统当今已经受到开发者和运营者的高度重视，通过游戏管理可以对游戏自身及玩法进...
pro android学习笔记,【转】Pro Android学习笔记（一）：Android 平台 2013.6.4
weixin_33028765的博客
05-26 179
由于智能手机引入AP(应用处理器)，Android在某种意义上是个人计算机，具有桌面计算机的完整架构，采用Linux-based OS stack来管理设备、内存和进程。Android的Java库覆盖电话，视频、连接、图形、UI编程等多个方面。Android SDK支持几乎全部的J2SE，除去UI的AWT和Swing部分，而用Android UI framework取而代之。Android针对手持...
Android中广播的遵循的原则,README.md
weixin_28965731的博客
05-26 208
# Wei.Lib2A---------------------------------------------------------------------------------------------------2016年新增内容：### 全新基于`@Annotation`的混淆配置库* 已独立迁移至github并上传jcenter: [Annoguard](http://github.c...
Spring Boot 1.5.2.RELEASE中文版
杰子的世界
08-01 3101
Spring Boot 1.5.2.RELEASE中文版 Part I. Spring Boot 文档 本节简要介绍了Spring Boot文档，是整个文档的参考指南。 您可以完整阅读本参考指南，或者如果您不感兴趣的话可以跳过该部分。 1. 关于文档 Spring Boot参考指南可以以 html，pdf 和 epub 文档的形式获取。 最新版本的文档可在 http://docs.spring.i...
【转】Pro Android学习笔记（一）：Android 平台 2013.6.4
weixin_30655569的博客
12-15 72
本系列是阅读《Pro Android4》的读书笔记，也包括网络阅读资料的整理，以及个人心得。 由于智能手机引入AP（应用处理器），Android在某种意义上是个人计算机，具有桌面计算机的完整架构，采用Linux-based OS stack来管理设备、内存和进程。Android的Java库覆盖电话，视频、连接、图形、UI编程等多个方面。Android SDK支持几乎全部的J2SE，除去U...
Hive 3.x详细笔记
m0_64683883的博客
10-18 1668
Hive 多行转单列实现 实现字符串的拼接函数： concat函数 功能语法 测试 itcastAndhima特点：如果任意一个元素为null，结果就为null null​ 功能语法 测试 itcast-and-heima特点：任意一个元素不为null，结果就不为null itcast-And功能语法 测试 [“a”,“a”,“a”,“b",“b”,“b”]功能语法 测试 [“b”,“a”]代码实现 多列传多行 union关键字 功能语法
兄弟连-Linux学习笔记（持续更新中.......）
Mr_C_C的博客
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B站兄弟连Linux学习笔记，自学中......，边学边整理笔记。
2. web前端开发分享-css,js进阶篇
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一，css进阶篇：   等css哪些事儿看了两三遍之后，需要对看过的知识综合应用，这时候需要大量的实践经验， 简单的想法：把qq首页全屏另存为jpg然后通过ps工具切图结合css转换成html，有无从下手的地方可以用firebug, chrome调试工具分析网站结构样式。如果技术熟练自信可以自己先写，写完之后在对比，以其来找寻自己的差距。结构是网站的骨架，如果写的不合理，将是bug产生
LyncServer2013安装[汇编].pdf
10-11
Lync Server 2013 是微软推出的企业级统一通信平台，它集成了即时消息、语音、视频会议、电话系统等多种通信方式。在进行 Lync Server 2013 的安装时，需要确保服务器环境已经准备就绪，并遵循一定的步骤。以下是对...
前端组件ext-4.2.1-gpl.zip
04-04
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基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
jank_record_1766403318764055404.pb
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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