1815i ME固件稳定版本。
2021-10-23 16:45:03 60.24MB cisco
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Cisco 2500 Series Wireless Controllers Release 8.5 Software. In order to use 8.4 or higher code, you must upgrade the 2504 Wireless Lan Controllers to FUS version 1.9 or higher, this must be done before installing the new AireOS version.
2021-10-22 22:01:28 182.68MB Cisco 2504
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本書全面講解Adobe AIR(Adobe Integrated Runtime)技術和開發實踐。AIR允許利用現有的Web開發技能(包括Flash、Flex、HTML、JavaScript、Ajax)優勢,建立和配置跨平台(或跨作業系統)的桌面RIA(Rich Internet Applications)應用。透過詳細的實例講解,介紹AIR 的特性和開發技巧,讀者會了解到AIR 的優勢,以及如何快速有效地開發AIR 應用。 適合在做AIR 開發的、對AIR 開發感興趣的讀者;使用不同開發工具,處於不同開發環境下的讀者可以重點選擇自己感興趣的章節。
2021-10-22 20:24:37 25.3MB ADOBE AIR
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cisco Air 1830系列 AIR-AP1830-K9-8-5-151
2021-10-20 16:00:44 42.84MB cisco
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克拉科夫空气污染项目 该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 在欧洲的空气质量研究中,波兰城市排名很高。 根据瑞士空气监测平台IQAir的数据,克拉科夫在2019年欧洲污染最严重的城市中第29位。 利用天气条件,该模型可以预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平,PM2.5是构成最大健康风险的污染物。 来自2019年和2020年的克拉科夫气象数据和PM2.5数据 执行数据预处理(处理丢失的数据,转换分类特征,缩放数据,消除异常值,设计新特征,检查多重共线性) 进行探索性数据分析 使用sklearn的LinearRegression和RandomForest创建和评估模型 在模型上创建性能最佳的python模块 使用资源 的Python版本: 3.7 软件包: pandas,numpy,sklearn,matplotlib,seaborn,sklearn,requests,json,pic
2021-10-15 23:53:15 2.47MB JupyterNotebook
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空气质量监测 我什么时候应该打开窗户呼吸新鲜空气? 这就是答案! 该存储库提供了一个现成的可安装应用程序,用于通过和覆盆子pi进行空气质量监测。 设置 你会需要: 树莓派 Flash已建立图片 如果您只是想这样做,则可以安装来自的最新映像,并将其。 从源安装 您可能希望使用来简化安装。 如果已经设置了Raspberry Pi,则可以从以下来源安装该软件包: # get the source git clone git@github.com:randombenj/air-quality-monitoring.git cd air-quality-monitoring/qualitair # install dependencies poetry install # run it! poetry shell cd .. python -m qualitair 桌面通知 如果要在何时打开
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解决air安装WIN7驱动显卡黑屏问题,air安装双系统bootcamp驱动后,进系统黑屏,使用EFIupdate更下一下就可以解决此问题
2021-10-15 14:07:30 4.75MB air显卡黑屏
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AIR-CT2500-K9-8-1-122-0.aes,WLC2504无线控制器固件
2021-10-11 22:14:02 165.97MB wlc2504 ct2500 wlc wireless
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AIR-CT2500-K9-8-0-120-0.aes,WLC2504无线控制器固件
2021-10-11 22:11:21 165.16MB wlc2504 ct2500 wlc wireless
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哇〜! KDD的其他竞争对手。 我在第一天参加了这项比赛,很快就建立了一个合理的基准。 由于某些私人方面的原因,自5月初以来,我几乎停止改善自己的解决方案。 尽管与第2阶段的许多顶级参与者相比,我的方法不能很好地发挥作用,但是我认为我的解决方案由于相对简单而值得共享。 我一点也没有接触过meo数据,我的一个模型只是计算中位数。 替代数据源 对于新每小时的空气质量数据,在论坛上为共享,我使用伦敦和对北京而不是从组织者的API。 处理丢失的数据 我通过3个步骤填充了空气质量数据中的缺失值: 根据其他测站的值填充测站组合的缺失值。 具体来说:我为此训练了131个lightgbm回归器。 如果北京奥特中信站5月20日2:00的PM2.5读数丢失,则回归器aotizhongxin_aq-PM2.5将基于5月20日2:00已知的北京其他34个站的PM2.5读数来预测该值。 我使用阈值来决定是否进行这
2021-10-11 15:23:52 73KB Python
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