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无限循环排行榜实现.unitypackage
unity中排行榜无限循环简单实现
2023-07-03 21:51:41
7KB
unity
排行榜
1
Python实现基于循环神经网络的智能聊天机器人系统.zip
本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集、RNN 神经网络搭建、seq2seq 模型训练、智能聊天。经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格。详细介绍参考:https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/130082315
2023-07-02 02:54:47
36KB
python
循环神经网络
聊天机器人
智能聊天机器人
1
[原创]用EXCEL进行8位16位循环冗余校验CRC编码
用EXCEL进行8位16位循环冗余校验CRC编码 原创文档 可以直接用 EXCEL
2023-06-11 22:00:00
51KB
用EXCEL
8位16位
循环冗余校验
CRC编码
1
实际积分问题matlab代码-quasi-reversible-cyclic-voltametry:拟可逆系统的循环伏安法仿真。一个为回答问题
实际积分问题matlab代码拟可逆系统的循环伏安法仿真 我试图回答问题B.5。 (附录B:电化学问题的数字模拟) :电化学方法:基本原理和应用(Bard,2001年)。 807。 作者:Tristan Chauvin-Bosse。 问题B.5 “使用计算机对拟逆系统进行伏安模拟,设t = 50和DM = 0.45。取a = 0.5并使氧化和还原形式的扩散系数相等。 (6.5.5)中定义的功能ф的术语,并进行ф= 20、1和0.1的计算。将模拟伏安图中的峰分裂与表6.5.2中的值进行比较。” (Bard,2001)。 807。 使用范例 给定无量纲固有速率参数(ψ)的三个值的列表,一个称为CV的函数将为准可逆系统生成循环伏安法的仿真并绘制结果。 扫描速率由ψ通过方程6.5.5 p.242确定(Bard&Faulkner,2001)。 python quaisRevCVsim.py --psi 0.1 1 20 介绍 循环伏安法(CV)是一种通用的电化学实验,最常用于研究分析物的性质(Kissinger&Heineman,1983)。 CV可用于确定电子React机理和扩散系数的标准速率(
2023-05-22 19:11:23
169KB
系统开源
1
CRC即循环冗余校验码 MODBUS RTU
CRC即循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Check):是数据通信领域中最常用的一种查错校验码,其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定。循环冗余检查(CRC)是一种数据传输检错功能,对数据进行多项式计算,并将得到的结果附在帧的后面,接收设备也执行类似的算法,以保证数据传输的正确性和完整性。
2023-05-22 10:04:19
516KB
CRC
MODBUS
RTU
1
基于Python的循环神经网络股票价格预测.zip
资源包含文件:设计报告word+代码 股票价格预测详细介绍参考:https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122463596?spm=1001.2014.3001.5502
2023-05-16 15:49:51
1.03MB
Python
循环神经网络
股票价格
价格预测
lisp代码-循环输出内容
lisp代码-循环输出内容
2023-05-14 09:16:10
557B
代码
1
使用Vue中 v-
for循环
列表控制按钮隐藏显示功能
v-for可以把数据中的一个数组对应为一组元素 v-for 指令需要以 item in items 形式的特殊语法, items 是源数据数组并且 item 是数组元素迭代的别名。 – 实现效果如图 需求描述: 第一个显示蓝色按钮,代表数据最终状态;其余按钮为灰色,显示数据流转记录。 返回的数据类型 前端页面代码
2023-05-12 18:27:00
80KB
fo
for
for循环
1
溴化锂吸收式热泵热力循环过程的理论分析
针对溴化锂吸收式热泵系统,研究了在热力循环过程中影响其性能的相关参数,这些参数包括驱动热源压力、冷却水进出口温度以及冷媒水温度。运用控制变量法,从理论上模拟计算了不同运行参数下溴化锂吸收式热泵系统的COP。研究表明,当上述4个运行参数发生改变时,系统COP也随之发生变化。计算结果显示,随着驱动热源压力和冷媒水温度的升高,系统COP也随之升高;当冷却水进出口温度升高时,系统COP反而下降。
2023-05-11 23:42:01
547KB
溴化锂吸收式热泵
循环分析
COP
1
基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析
将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合,提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型,并在TensorFlow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和
F
1
测度等衡量指标,与现有的方案对比表明,提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络方法有明显的优势。
2023-05-09 23:53:56
1.13MB
文本情感分析
深度学习
长短期记忆模型
1
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