jdk1.8,64位免安装版，解压即可，需手动添加到系统环境变量中。如果只是像给eclipse多加一种jdk版本这种的不需要添加到环境变量，直接在eclipse中选择该解压文件添加即可。

此函数是 Matlab 内置“randn”函数的“装饰器”。 它需要一个额外的第一个参数 (beta)，它将数据的频谱特征（在所有维度上）塑造为 f^beta。 输出数据按原始均值和标准差进行缩放。

用java 打印目录下所有文件名称 包括子目录， 默认目录 "C:/" 打印完 目录列表 输出在 选择的根目录的 "path/TestResultList.txt" 文件夹里。

提供了两个文件：xgboost_train和xgboost_test，它们从Matlab内部调用xgboost dll。 该示例用于分类。 可以提供停止学习过程迭代的评估标准。 支持的评估标准是“AUC”、“准确度”、“无”。 'AUC'和'Accuracy'需要统计工具箱。 如果 eval_metric == 'None'，则将针对 max_num_iters 执行学习，无需内部交叉验证。 可以使用您自己的“外部”交叉验证程序，它调用 xgboost_train.m。 xgboost_train.m 中记录了此类外部程序的示例 这些函数要求 xgboost.dll 和 xgboost.h 可用。 编译xgboost库并在Matlab中使用的步骤： 视窗： 第 1 步：创建 xgboost.dll 请遵循以下说明： https : //xgboost.readthedocs.io/

梁勇(美) 第8版 Java语言程序设计(基础篇、进阶篇)中文版的习题答案,源码

系统自动识别USB转换的虚拟串口，使用于USBKEY,USB转串口线。 自动获取端口号。 10分的资源分只是希望有需要的人士下载。

Yalc 比npm更好的工作流程| 纱包作者的链接。 为什么 在开发和创作多个程序包（私有程序包或公共程序包）时，通常会发现自己需要在本地环境中正在使用的其他项目中使用最新的/ WIP版本，而无需将这些程序包发布到远程注册表中。 NPM和Yarn通过类似的（ npm/yarn link ）解决了这个问题。 尽管这可能在许多情况下可行，但它经常带来讨厌的相关性解析，文件系统之间符号链接互操作性等问题。 什么 对于要在本地环境中共享的本地开发软件包， yalc充当非常简单的本地存储库。 在程序包目录中运行yalc publish时，它仅yalc publish应发布到NPM的文件，并将它们放在特殊的全局存储中（例如，位于~/.yalc ）。 当您运行yalc add my-package在你的project它拉包内容到.yalc在当前文件夹并注入一个file: / link:依赖到package.json 。 或者，您可以使用yalc link my-package ，它将在node_modules创建到包内容的符号链接，并且不会触摸package.json （就像npm/yarn

LTE信号在传输时通常要知道各个节点的数字功率，如基带功率，混频合路后功率，天线口反馈功率等，本资源通过FPGA实现10ms帧功率统计，计算iq路信号10ms帧内平均功率

用c编写的多用户多级目录文件系统，可以说是目前最全的资料了，内包含技术报告，完整代码工程文件，演示视频，答辩PPT，可执行文件。并且，代码还有windows版本和linux版本和unix版本。 BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！

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