TMF Open API

阿姆斯 汽车销售管理系统汽车销售管理系统Python Vue 简单的介绍 这是一个旨在应对Python课程设计的简单Web项目：前端分离+云容器部署。 主要技术栈 前端：Vue ElementUI D2Admin 后端：Python Flask MySQL 部署：docker＆docker-compose 主功能 查看所有可用的汽车信息并将其出售； 显示所有未售出的汽车信息，并提供删除和修改信息的功能； 输入汽车信息； 查看所有售出的汽车的详细信息； 提供一些售后分析数据，例如车型分析。 需要什么 具有Docker和Docker-ComposeLinux服务器。 如何使用 git clone https://github.com/rszhh/asms.git 修改JS文件（公共网络IP）中所有IP的commit作为optimize js code ： var api = "htt

Professional Alfresco Practical Solutions for Enterprise Content Management Alfresco Share Enterprise Collaboration and Efficient Social Content Management Alfresco SOLR Tuning Tips & Tricks AlfrescoDatabase alfresco 1billion document-scalability details andre commendations-

图书馆管理系统 它是一个基于Web App的图书馆管理系统。 使用React，Redux，NodeJS，Express和MongoDB开发。 用作用户界面框架的React Bootstrap。 想要在浏览器中看到它吗？ 为其命名一个新文件夹，然后将所有项目文件放入其中，然后在该文件夹中打开终端CD，然后键入“ npm run dev”以一次启动服务器和项目的前端。 打开在浏览器中查看它。

原版电子书，文字和图片清晰，对应PMBOK第6版，是PMP考试认证的学习资料。

野火管理工具（WMT）可以预测野火的潜在起火行为。 WMT结合了3D地形查看器，坎贝尔预测系统（CPS）的宗旨和Rothermel火灾蔓延方程来描述火灾行为。 WMT用于调整战术和策略，以确保消防人员的安全和有效使用消防资源。 需要Java 8（包含）-http://www.java.com/download

高级设计项目：使用Django的项目管理数据 该Web应用程序是围绕项目管理数据构建的推荐引擎。 它使用将的查询功能与的灵活性相结合。 在本地运行应用程序 （注意：当前，这些说明假定您正在使用Windows操作系统运行此程序） 设置本地环境 首先，请确保您已将Python 3.9下载到设备上。 如果您不按照官方下载页面上的说明进行操作。 您可以通过在命令行中键入python --version来再次检查Python是否已正确安装，如果将Python添加到路径中，它将返回安装的Python版本。 Python的默认安装包括pip（Python的标准软件包管理器）。 您可以通过在命令行中输入py -m pip install -U pip来确保已安装该程序并保持最新状态。 一旦确定已安装Python和pip，就可以克隆存储库并开始设置环境。 使用虚拟环境是最佳实践，因为它允许您隔离依赖关系

测试台在 Matlab Simulink 中实现，并基于能量宏观表示 (EMR) 形式主义。 它旨在成为评估 AC/DC 微电网中能源管理策略的工具。 微电网仿真模型在直流侧包括光伏发电机，燃料电池系统，超级电容器和电池。 它包括电压源转换器 (VSC)，用于将微电网的直流侧与交流侧耦合，微电网包括可变交流负载和同步发电机。 两个案例研究说明了测试平台的使用。 该模型在 Matlab Simulink 中实现，并可供科学界公开使用。 使用该模型，研究人员可以开发和评估 AC/DC 微电网中的能源管理策略。

JVM，MIB，可通过SNMP协议监控JVM运行情况

股票买卖最佳时机leetcode DDPG-股市-测试 建立DDPG模型并在股票市场上进行测试 参考 原始论文中的代码 环境的灵感来自 DDPG 实施的灵感来自 数据集 15份2018年1月1日至2018年10月29日的股价数据，以分钟为单位记录，具有开盘、收盘、高、低、成交量特征，下载自，BATS全球市场。 基本设置 该操作包含现金头寸、15 只股票的多头头寸和 15 只股票的空头头寸。 每分钟观察一次股价数据，但每 7 分钟才行动一次。 在每个步骤中，除了原始的 (s, a, r, s') 之外，还收集了“推断步骤”的其他状态-动作对并存储在重放内存缓冲区中。 结果 这些模型采用时间序列滚动方案构建，使用上个月的数据构建 rl 模型并在下个月进行测试。 该模型在2018/02/01至2018/10/29期间达到14%的收益率，相比之下，采用统一买入15只股票并持有策略的收益率为5.6%，而采用业绩最佳买入策略的收益率为-16.8%上个月的库存。 ipython 笔记本中的更多详细信息。 股票市场中的 rl 模型可能非常不稳定，并且容易过度拟合。 该模型只在投资组合的很小部分进行买卖