stateflow流程图设计方法，较好的文档，可以参考借鉴。

用turbo c3.0编写的牛顿拉夫逊法潮流程序 程序中涉及到得数据为鞠平主编的《电力工程》中第八章所用数据，读者可自行更改，我已在程序中加入了大量的注释，如有不明之处，或是什么好的建议，请留言

C代码生成流程图，看代码非常实用 AutoFlowchart是一个极佳的根据源程序生成流程图的工具，主要用于对已有的程序进行分析，并为制作项目文档做准备。它生成的流程图支持展开/合拢，缩放和移动也很方便，并且可以预设流程图的长宽和纵向横向间距。你可以将流程图导出到WORD文档或Bmp图像文件。 开发商：WestWindsoft

Mininet_LINC_script 包含使用Mininet，iControll和LINC创建光学和数据包拓扑的脚本。 正确的教程顺序 我建议按照以下顺序进行教程：0.确保您可以使用Mininet python API创建纯数据包网络。 网上有一些类似的内容： 和 LINCoe_and_iControl.md POX_iControl_LINC-OE.md BigOptPktTopo.md LambdaSwitching.md 档案文件 BigOptTopo.py 该python创建的拓扑比更大。 注意，它使用由ONOS项目编写的库。 我建议在ONOS虚拟机中运行代码。 您可以在找到有关安装的说明。 BigOptPktTopo.md 本教程将设置由iControl控制的LINC-OE简单光学拓扑和由POX控制的分组简单拓扑。 添加了一些流以在网络内提供部分连接。 本教程使用

例子-购物 用于与Flow for Shopify客户进行交互的不同代码示例。 结帐重定向 此目录包含有关如何将Shopify客户重定向到Flow Checkout UI的示例。 电子邮件模板 此目录包含有关如何本地化Shopify交易电子邮件模板的示例。 订单摘要 此目录包含有关如何将shopify订单转换为Flow Order Summary的示例。 购物车整合 该目录是一个集成指南，旨在帮助将Tapcart应用程序与Flow连接起来，并在这些本地移动应用程序中提供与Flow在Shopify上相同的Flow本地化体验。

软件介绍: Pipe Flow Expert英文原版安装包，可进行管道的各种分析计算，包括流体分析、管道水力分析计算、水锤分析、管道压降计算等等。

最近好几位朋友都问到我关于在PowerBI 中实时显示问卷调查结果的方法，今天跟大家分享如何通过微软Office 365 里的组件** Forms 、Flow 和 PowerBI**实现调查问卷的实时统计呈现。 在微软Office365中有很多组件，下图是在我的Ofiice365 E3版本的截图，其中大部分组件都可以和Power BI进行集成，这也是Power BI的一个优势。图中红色圈出来的为本次需要用到的组件。 需要特别说明的是，由于在中国版（世纪互联）Office 365 中尚未发布Forms和 Flow, 所以此方法只能在全球版中使用。如果您已经有全球版Office 365 且包含上

流量分离数字滤波器 单参数和二参数水文分离方法 对于长期的连续水位测量，可以使用数字滤波方法从总流量中分离快速流量（高频）和基本流量（低频）分量。 1，单参数分离（Nathan and McMahon，1990）a：基流过滤器参数 2，两个参数分离（Eckhardt，2005）a：基本流量过滤器参数BFImax：基本流量与总流量的长期比率的最大值 参考： Nathan，RJ和TA McMahon，1990年。基准流和衰退分析自动化技术的评估。 水资源研究，26（7）：1465-1473。 Eckhardt，K.，2005。如何构造用于递归分离的递归数字滤波器。 水文过程，19（2）：507-515。

LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 导入经典数据集加载模块 # 加载 MNIST 数据集 (x

1、关于tf数据集         需要加入tf.enable_eager_execution() import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # tfds works in both Eager and Graph modes tf.enable_eager_execution() mnist_train = tfds.load(name=mni