记载好网站

最新推荐文章于 2023-12-25 23:11:53 发布

zhanghongbo0

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看风水用什么罗盘最好_最好的罗盘，看风水，用哪种罗盘比较好？

weixin_30582289的博客

12-31

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1，看风水，用哪种罗盘比较好？罗盘外表有圆有方，有大有小，首先说要选方的，方的利于与门平行，好测量．选罗盘要选稍微大点的，因为24山各15度，罗盘越大误差越小，测量的准确度也就越高．罗盘是起指南针的作用，指针有磁性，金属对其影响很大，所以尽量不选金属的罗盘．2，我想买一套好一点的罗盘送给师傅，大家帮忙推荐推荐，一定要搞质量的风水罗盘啊。一楼说的万安罗盘不太好吧，那种罗盘算是收藏品，只有圆盘的那种...

Latex-WinEdt使用中的问题记载

鸟恋旧林的博客

10-26

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事情：将CCCV 2017的文章扩充到IEEE ACCESS期刊上。官网给了word和Latex的模板。按道理我对word更熟悉点，但Latex排版似乎更为简单。于是开始尝试。前提：之前已经安装过Latex的环境了。遇到一些问题记录如下。1、Winedt 10注册问题网上方法对旧版本比较有效，即修改注册表。新版不行了试了好几次。后来搜到很暴力的解决方法：有人搞了个万能的注册码。Cracker TeC

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YOLOV5训练问题记载

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win下载MinGW并安装详细记载

智者不入爱河，冤种重蹈覆辙。

07-23

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win下载mingW并安装记录 1.官网下载安装mingW 点击continue后悔进入下载界面然后,然后我就提示下载失败…嘤嘤嘤

08-网站访问计数器（jsp内置对象）

高调做事，低调做人！

06-23

1447

application内置对象实现网站计数器 <% Object o= application.getAttribute("count"); if (o == null) { application.setAttribute("count", 1); } else { application.setAttribute("count", (Integer) o + 1); }

记载一次美赛退赛退款流程

Admire0v0的博客

12-25

2839

记载了一次美赛退赛并成功退款的经过，里面附有模板信件。Keyword: 美国大学生数学建模竞赛 MCM / ICM 退赛退款

今天是值得记载的一天

MiaoHuiMing的博客

08-21

870

为什么说今天值得记载的一天呢？因为今天我作为中国人，作为自己都有一件让我感到开心振奋的事情。以国家为大那就说说作为国人让我振奋的事情吧。2016年八月二十一日中国女排在巴西里约奥运会女排决赛中一 3:1的比分力克塞尔维亚对夺得本届奥运会冠军，这也是中国女排时隔12年登顶获得此殊荣。我觉得这是值得纪念的时刻，每个中国人的骄傲啊。中国女排作为一种精神是中国所有的体育和所有的人应该敬仰和学习的精神。中国

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安卓精品项目源码

07-03

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投稿Springer旗下某期刊的时间记载

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01 Dec 2021, initial submitted to journal 02 Dec 2021, reviewers Assigned

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10-08

这里记录的是学生在不同教学环节中的表现，分为“好”、“中”、“差”三个等级。教师根据学生的课堂参与度、遵守规则情况等综合评价其纪律表现。此外，非正式教学时段如晨读、午休和晚自习的纪律也是重点记录对象。...

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06-03

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小学生家庭读书记载表.docx

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【小学生家庭读书记载表.docx】是一个用于记录小学生阅读情况的文档模板，它旨在帮助家长和教师跟踪孩子的阅读进度，提升他们的阅读习惯和词汇积累。在这个表格中，我们可以看到几个关键部分，它们分别是“学生姓名...

中国典籍记载的机器人.pdf

08-13

【标题】: 中国古典文献中的机器人探索【描述】: 深入研究中国古代的机器人技术，通过...通过深入研究这些古代文献，我们可以更好地理解人类对自动化和模拟生命的追求，以及这种追求如何随着时代和技术的发展而演变。

水稻观察记载的内容和标准.doc

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以下将详细阐述水稻观察记载的内容和标准，以便更好地指导农业生产实践。首先，发芽期的观察记载是种植水稻的第一步。发芽期主要包括发芽日数、发芽势、破胸、发芽标准和发芽率等关键指标。发芽日数是自催芽开始...

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内容概要：本文探讨了支持向量回归（SVR）在回归预测中的局限性，并提出了一种改进方法——粒子群优化（PSO）与SVR相结合的PSO-SVR模型。文中详细介绍了PSO-SVR的工作原理，即通过PSO算法优化SVR的关键参数c和g，从而提高预测精度和泛化能力。实验部分采用了多输入单输出的数据集，利用K折交叉验证和均方误差（MSE）作为评价标准，对普通SVR和PSO-SVR进行了全面对比。结果显示，PSO-SVR在多个性能指标上显著优于传统SVR，特别是在泛化能力和避免局部最优方面表现突出。适合人群：从事机器学习、数据分析的研究人员和技术人员，尤其是对支持向量机和优化算法感兴趣的读者。使用场景及目标：适用于需要高精度回归预测的应用场景，如金融预测、气象预报等领域。目标是通过优化参数选择，提高预测模型的准确性和稳定性。其他说明：文章提供了详细的实验步骤和图表展示，便于读者理解和复现实验结果。此外，作者还对未来的研究方向提出了展望，鼓励探索更多优化算法与SVR的结合方式。

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