兆亿创新 GD32103E-EVAL 开发板资料,包含详细的例程以及原理图

STM32F103ZE-EVAL STM32 开发板 原理图，并非PDF格式，而是Altium Designer Winter 09画的，到手后就能加工。

例： Expression e = new [removed]"1+2*((3+5)/10*5*4 +(1-2)/4)"); System.out.println(e.eval());//32.5 要求jdk1.6

webstorm使用教程

在C#是实现类Javascript中的Eval函数，具体情况请关照博客：http://blog.csdn.net/ghostbear。

ABSA-term-project:在Sem-eval 2014数据集上训练句子对分类任务并进行调整

kitti对象评估python 在python中快速进行kitti对象检测评估（在不到10秒的时间内完成评估），支持2d / bev / 3d / aos。 ，支持可可式AP。 如果使用命令行界面，numba需要一些时间来编译jit函数。 警告：“ coco”不是官方指标。 仅“ AP（平均精度）”是。 依存关系 仅支持python 3.6+，需要numpy ， skimage ， numba ， fire和scipy 。 如果您有Anaconda，只需在anaconda中安装cudatoolkit 。 否则，请参考此为numba设置llvm和cuda。 通过conda安装： conda install -c numba cudatoolkit=x.x (8.0, 9.0, 10.0, depend on your environment) 用法 命令行界面： python

enm_eval 在模型中使用ENMevaluate（库：ENMeval； v。0.2.0）与模型一起预测欧洲一些大WaSP分布并修改患病率（MaxEnt参数）的示例。 创建于：2015年10月6日 联系人：Xavier Rotllan-Puig（ ） 描述：该脚本的目的是使用影响模型性能（即正则化和特征）的那些参数的不同组合来构建多个SDM（使用Maxent）。 R库ENMeval允许评估哪些是这些参数的最佳组合，以便在限制过度拟合的同时提高模型性能。 针对小样本量进行校正的Akaike信息准则反映了模型的拟合优度和复杂度，并且它与分区方法无关，因为它是使用完整的存在集进行计算的。 AICc值最低的模型（即Delta_AICc = 0）被认为是当前模型集中最好的模型。 大AUC_diff，等于过拟合模型。 原始数据： -presences_91_12_maxent_meters

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** 1、python基本语法元素 1.2** C诞生于1972年，python诞生于1990年 静态语言：编译执行：C/C++\Java，执行速度快 脚本语言；解释执行：Python、JavaScript、PHP，维护灵活程序的基本编写方法：IPO Input输入、Process处理、Output输出 1.3温度转化实例 #TempConvert.py TempStr = input(“请输入带有符号的温度值;”) if TempStr[-1] in [‘F’,‘f’]: C = (eval(TempStr[0:-1]) – 32)/1.8 print(“转换后的温度是{;.2f}C”.fo