2013年6月22日 整理选读博客

最新推荐文章于 2018-06-08 23:28:30 发布
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本文深入探讨了ASP.NET MVC的技术细节，包括其生命周期分析、模型创建方法及实际应用案例等内容。通过详细的讲解帮助读者更好地理解ASP.NET MVC的工作原理。

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 连接池
http://blog.163.com/henan_lujun/blog/static/19538333200781715121731/ 
ASP.NET MVC Preview生命周期分析
http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2008/03/22/1117573.html  
ASP.NET MVC随想
http://www.cnblogs.com/hielvis/archive/2011/02/09/1950132.html
ASP.NET MVC Preview生命周期分析
Asp.Net MVC 模型(使用Entity Framework创建模型类) - Part.1
http://www.cnblogs.com/496963524-zhangying/articles/2572487.html
博客园MVC专题区————  在问与答中学习ASP.NET MVC
http://kb.cnblogs.com/zt/mvc/


英美文学选读0604自考各个时期重点作家及作品整理
09-04
英美文学选读0604自考各个时期重点作家及作品，写作风格，作品解析
全国2020年08月自考00096《外刊经贸知识选读》试题
02-19
全国2020年08月自考[00096]《外刊经贸知识选读》试题
机器学习与深度学习资料整理
赵英超的博客
03-01 5288
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关于公历年月日与干支的转化问题
christin_zhm的专栏
07-14 2928
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机器学习与深度学习资料
赵英超的博客
10-21 4207
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机器学习&深度学习入门学习资料大全(一)
知行_那片天
05-29 7406
机器学习&深度学习入门学习资料大全(一)
深度学习和机器学习的相关资料
细心程度决定你的成败
04-01 9259
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
随煜而安的专栏
05-02 6026
本文全文引用自点击打开链接，作者还在不断更新。 先转载下来，慢慢学习 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overv
重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
wer0735的博客
01-06 7822
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【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
大熊
06-08 3762
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<转>【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
yongjian_luo的专栏
02-13 2863
原文出处：http://blog.youkuaiyun.com/zhongwen7710/article/details/45331915 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士
2013年高中语文 单元过关测评(二)过关检测 粤教版选修《传记选读》
08-07
2013年高中语文的单元过关测评针对的是粤教版选修课程《传记选读》。这项测评不仅是对学生语文基础知识的一次全面检验，更是深入理解语言表达、文言文阅读及历史人物和事件分析能力的一次重要测试。从汉字读音到词语...
2013年高中语文 单元过关测评(三)过关检测 粤教版选修《传记选读》
08-07
2013年粤教版的这一单元过关测评，便是一个典型的例子，它包括字音辨析、成语运用、语病判断、文言文填空及阅读理解等几个部分，旨在全面提升学生在语言文字应用方面的实际能力。 首先，字音辨析是语文学习的基石，...
2022年4月高等教育自学考试全国统一命题考试英美文学选读试卷+答案(修订)资料.pdf
03-09
"英国文学选读试卷分析" 本资源是一个英美文学选读试卷，涵盖了英国文学的多个方面，包括诗歌、小说、戏剧等领域。下面是对试卷中涉及的知识点的详细分析： 一、T.S. Eliot诗歌分析 试卷中提到的T.S. Eliot的诗歌...
基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
08-11
基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
ctkqiang-WangZhongZhi-62936-1753627160067.zip
08-11
点sun小白ctkqiang_WangZhongZhi_62936_1753627160067.zip
LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
08-11
如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
最新发布
08-11
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基于Jenkins Pipeline实现Java项目自动化构建与发布
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域，自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具，能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架，它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来，实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一，推动了Jenkins从持续集成（CI）向持续交付（CD）及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下： 登录Jenkins，点击“新建项”，选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述，点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心，用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例： 在上述脚本中，定义了四个阶段：Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline，我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署，从而提高项目的整体质量和可靠性。
2019年重庆市专升本考试大纲详细解析
- 大学语文.pdf：此文件可能包含了文学作品选读、写作技巧、古代文学与现代文学常识、古诗文阅读等考试重点。 - 高等数学.pdf：此文件可能涉及高等数学的考试大纲要求，包括各个数学分支的基本概念、主要定理、...
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