小白第一次参加2020年的美赛,包含个人心得体会和一些经验,希望对你有用,避免踩坑。主要是规则的解读和注意事项还有满满的干货。文档写得也很通俗易懂,有好多表情包哦o(* ̄︶ ̄*)o
2022-01-04 20:03:50 1.33MB 美赛 经验
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小程序跟app一样,上线需要经过微信的审核。小程序产品的版本类型分为:开发版、体验版、正式版。开发版、体验版无需审核,只需要给微信号权限,经过扫小程序的二维码才能访问。 单纯功能测试的层面来说,微信小程序测试、APP测试、web测试在流程和功能测试上是没有区别的,但由于载体的不同,导致有一些不同,主要可以从几个方面体现: 1、系统架构方面 2、性能方面 3、兼容方面 4、测试工具方面 一、开通权限 在测试小程序时,需要在小程序平台注册对应的所有人帐号,并且需要在第一时间添加测试人员&开发人员以及其他需要体验小程序的微信帐号至小程序后台中,如图 二、功能测试 功能测试上我们可以将小程序当做一个
2022-01-03 13:47:20 176KB 小程序 微信 微信小程序
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2021高考生物精选资料包(解题技巧+资料干货) 解题技巧: 【遗传学】高中生物遗传学基本规律解题方法综述 资料干货: 【实验】高考生物18个实验知识点 【实验常考】高中生物常考实验内容汇总 【实验试剂】10张表搞定高中生物实验中的试剂使用 【常见套路】高考生物常见的128个套路 【易混点】关于细胞的35条易混点总结,看看你分得清吗? 【易错点】高中生物易错知识点大全 【知识框架】高中生物知识体系框架图 【知识点】高中生物知识点汇总,看这个就够了! 【经典理论】高三必看的66条生物经典结论 【重要概念】人手一份!高中生物35个重要概念梳理
2021-12-31 22:01:22 50.82MB 2021 高考 精选
2021高考数学精选资料包(解题技巧+资料干货): 解题技巧: 【六类答题】高中数学六类大题方法技巧解析 【破题大招】数学破题36大招 【答题方法】19种答题方法+6种解题思想 【选择题】选择题10种答题技巧 【选择题】选择题干扰项设置的6种方法 高中数学21种解题方法与技巧全汇总 高考数学大题的最佳解题技巧及解题思路 资料干货: 【数学】高中数学33个易失分点 史上最全高中数学知识导图 常见三角函数的图象 掌握这些公式和知识点汇总,数学轻松提分不再难 数列通项公式的求法-15种类型 衡中高中数学必备公式整理 高中数学公式及考点大全 高中数学初等函数知识点及性质大全(超详细) 高中数学常用二级结论 高中数学常用公式及常用理论(非常有用) 高中数学必修1—必修5重难点整理 高考数学易错点80个
2021-12-31 17:01:52 220.4MB 2021 高考 精选
『干货PPT』庄少勤副部长最新讲座——国土空间规划的新概念、新思维、新动能.docx
2021-12-29 19:00:25 11.67MB
虽然大部分人对于MEMS(Microelectromechanical systems, 微机电系统/微机械/微系统)还是感到很陌生,但是其实MEMS在我们生产,甚至生活中早已无处不在了,智能手机,健身手环、打印机、汽车、无人机以及VR/AR头戴式设备,部分早期和几乎所有近期电子产品都应用了MEMS器件。     MEMS是一门综合学科,学科交叉现象及其明显,主要涉及微加工技术,机械学/固体声波理论,热流理论,电子学,生物学等等。MEMS器件的特征长度从1毫米到1微米,相比之下头发的直径大约是50微米。MEMS传感器主要优点是体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、灵敏度高、易于集成等,
2021-12-24 10:11:59 670KB 干货:有关MEMS的详细介绍
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SSM三大框架详细整合教程(最基础部分,通俗易懂,纯干货,985高校大三课堂精品),里面有最实用最实用的各种jar包、注释十分十分详细的xml配置文件、controller文件、pojo文件、services文件、dao文件……,总而言之,言而总之,纯干货
2021-12-23 15:37:31 7.34MB SSM框架 纯干货 985高校 课堂精品
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最近有很多朋友问到我关于量子计算机的问题,其中最大的隐忧是担心量子计算会凭借超强算力,使得加密货币不再加密,甚至摧毁区块链网络。先说答案:不会。不过要想明白这一点,就要了解什么是量子计算和区块链的密码算法。 本文特别鸣谢Junkai Zeng提供的技术支持,他不仅是我的老同学,同时还是弗吉尼亚理工物理学博士,研究方向便是量子计算,目前在LA一家红杉投资的量子公司就职。 量子计算 要想明白量子计算,我们就要了解什么是经典计算。我们要知道经典计算机发展道路上遇到的一个瓶颈叫做摩尔定律Moore’s Law,即集成电路上可容纳的晶体管数量,每隔两年便
2021-12-22 17:11:18 577KB 量子计算机 区块链网络
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat,到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列,再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从 two stage 到 one stage,从 bottom-up only 到 Top-Down,从 single scale network 到 feature pyramid network,从面向 PC 端到面向手机端,都涌现出许多好的算法技术,这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色
2021-12-21 15:45:22 2.23MB 深度学习 目标检测
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