AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库
2023-04-06 14:55:42 9.86MB 前端 交互 源码软件
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NIST区块链用例流程图的交互式实现
2023-04-04 10:35:55 143KB JavaScript开发-可视化/图表
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单来说,vue-resource就像jQuery里的$.ajax,用来和后端交互数据的。可以放在created或者ready里面运行来获取或者更新数据… vue-resource文档:https://github.com/vuejs/vue-resource/blob/master/docs/http.md 结合vue-router data(){ return{ toplist:[], alllist:[] } }, //vue-router route:{ data({to}){ //并发请求,利用 Promise
2023-03-30 16:25:10 35KB c ce data
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psoToolbox 提供了一个基于交互式 GUI 的工具箱,以使用粒子群优化解决优化问题。 在 M 文件中创建适应度函数。 输入: Function : 适应度函数的函数句柄。 Nvars :要优化的变量数。 LB : Nvars 的下限 (1 X Nvars) UB : Nvars 的上限(1 X Nvars) 参数: C1 : 认知吸引C2 : 社交吸引力W:惯性人口规模:群体数量Max Iterations :最大时期数。 点击“RUN PSO”按钮开始PSO搜索。 你会得到输出在轴下方的编辑框中。 要解决命令提示符下的问题,请使用“pso.m”。
2023-03-30 10:17:34 97KB matlab
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骨架差分进化算法能够较好规避差分进化算法控制参数和变异策略选择问题。针对基于双变异策略的经典骨架差分算法(MGBDE)没有根据个体进化差异选择适合的变异策略和考虑早熟收敛的问题,提出一种改进算法。该算法引入变异策略选择因子,并借鉴自适应差分进化算法的设计思想,将选择因子随个体共同参与进化,使个体执行当前最为适合的变异策略,克服原始算法进化过程的盲目性,同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点;该算法加入停滞扰动策略,降低陷入局部最优的风险。采用18个标准测试函数进行实验,结果表明,新算法在收敛精度、收敛速度和顽健性上整体优于多种同类骨架算法以及知名的差分进化算法
2023-03-29 21:42:49 1.37MB 差分进化 骨架算法 双变异策略 自适应
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神经关系推理(NRI) 用于交互系统的图神经网络 给定节点的时间序列数据,NRI模型会将未来的节点状态和节点之间的基础抵销关系预测为边缘。 这是Chainer中神经关系推理(NRI)的再现作品。 作者的原始实现可在此处找到: 。 请参阅本文的详细信息: 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *,Ethan Fetaya *,Kuan-Chieh Wang,Max Welling,Richard Zemel。 :平等贡献) 数据集 粒子物理模拟数据集 cd data python generate_dataset.py 训练 粒子物理模拟数据集 python train.py --gpu 0 可视化结果 python utils/visualize_results.py \ --args-file results/2019-01-22_10-20-25_0/args.
2023-03-28 18:42:31 1.09MB deep-learning chainer graph-neural-networks Python
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根据第二代非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)的不足之处,提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法(NSUGA)。新算法采用了多父本多点交叉方式,同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作;新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的终止条件进行了改进。通过两个多目标优化测试函数的仿真计算对比,显示NSUGA算法在求解精度、计算效率和避免算法陷于局部最优解方面均优于NSGA II算法。
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详细信息见博文:https://blog.csdn.net/GUA8122HOU/article/details/126168609 人脸表情的数据集和自己训练出来yolov5模型以及基于PYQT5运行yolov5的交互界面 包括源代码和模型,数据集见博文网盘自取。
2023-03-24 11:38:30 59.65MB 交互 表情识别 YOLOV5
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实际上过去我也写过类似的主题,这里把各种方法总结一下,内容的确基础了一些,所以这篇文章是写给刚刚学习C#的同行们的,希望对大家有些帮助吧!很抱歉,这篇文章没有诡异的bug来勾起大家的兴趣,但是下篇文章我会努力写些有趣的主题的! 在窗体间传递数据的方法比较多: 1,在子窗体中自定义一个构造函数,参数类型是主窗体,当要显示子窗体的时候,就用这个构造函数来实例化子窗体,然后把this指针传进去,说起来太抽象了,我大概一写大家应该就明白了: 代码如下: public class frmMain:Form { … frmControl controlForm=new frmControl(this);
2023-03-23 14:58:27 89KB IN OR orm
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本篇文章主要介绍了Android实现与Apache Tomcat服务器数据交互(MySql数据库),具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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