D-Recovery Standard达思数据恢复软件标准版是一款针对Windows操作系统下的FAT和NTFS两种文件系统设计的专业数据恢复软件。它具备恢复硬盘丢失的分区表信息,恢复误删除后的数据,恢复误
2024-08-09 18:17:01 5.39MB 数据恢复 Standard v2.5
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专业数据恢复软件,可以有效解决各种硬件、软件或人为误操作引起的文件、数据丢失问题!支持硬盘、移动硬盘、U盘、内存卡等多种设备;FAT16、FAT32、NTFS、exFat等多种文件系统;完美兼容全线Windows系统。
2024-08-09 18:14:25 2.09MB 数据恢复软件 佳佳数据恢复
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mcu:stm32f103VET6 导航模块:司南K8板卡(ATGM332D_GPS北斗双模定位模块也可参考) 要求:获取GPGGA和GPNTR语句中的时间、经纬度、解状态、垂直分量等数据。 程序编写:使用stm32f103的固件函数库(STM32F10x_StdPeriph_Lib_V3.5.0)编写,有清楚注释。 资源包含:项目文件,调试文档,代码说明,相关资料。 GPGGA和GPNTR语句的保存,看工程文件stm32f103ve_uart1_3.5.0_K8_1.rar 数据提取,看工程文件stm32f103ve_uart1_3.5.0_K8_5.rar
2024-08-09 16:58:26 12.56MB stm32
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C#RDLC应用示例,通过RDLC完成数据的普通打印,分组打印,子表打印,word导出,excel导出,pdf导出
2024-08-09 11:37:04 20.38MB
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"VB6.0中调用SQL Server的存储过程" 在VB6.0中调用SQL Server的存储过程是VB开发者经常遇到的问题,本文将详细介绍如何在VB6.0中调用SQL Server的存储过程,并对存储过程的优点和使用方法进行了详细的解释。 存储过程是一种封装方法,用于重复操作,相当于VB中的过程,是对SQL命令的扩展。存储过程可以实现比单一SQL命令更加复杂的数据库操作,提供了封装对数据库重复性工作的一种方法。由于存储过程是一段程序,是对SQL命令的扩展,因此它可以实现更加复杂的数据库操作。 在SQL Server中,存储过程可以通过Transact-SQL语句CREATE PROCEDURE创建。存储过程的定义包含两个主要组成部分:过程名称及其参数的说明,以及过程的主体。过程名称及其参数的说明中,过程名必须符合标识符规则,并且对于数据库及其所有者必须唯一。 在VB6.0中调用SQL Server的存储过程可以使用ADO技术。ADO提供了一个名为Command对象的对象,可以用来执行SQL Server的存储过程。通过Command对象,可以将存储过程作为一个参数传递给SQL Server,然后执行该存储过程。 使用ADO技术调用SQL Server的存储过程有很多优点。存储过程可以实现比单一SQL命令更加复杂的数据库操作,提高了数据库的安全性。存储过程可以减少网络流量,提高了系统的性能。存储过程可以实现程序设计和数据库操作逻辑功能上的相对独立,提高了系统的可维护性和可扩展性。 在VB6.0中调用SQL Server的存储过程需要遵守一定的规则和步骤。需要创建一个ADO连接对象,用于连接SQL Server数据库。然后,需要创建一个Command对象,用于执行存储过程。需要将存储过程作为一个参数传递给Command对象,然后执行该存储过程。 在VB6.0中调用SQL Server的存储过程需要了解存储过程的优点和使用方法,并遵守一定的规则和步骤。通过使用ADO技术,可以实现更加复杂的数据库操作,提高了系统的性能和安全性。 关键词:SQL Server、存储过程、VB6.0、ADO、数据库操作。
2024-08-09 07:38:00 139KB SQL 数据处理 参考文献 专业指导
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藏经阁-企业数据上云 构建数据湖的正确姿势.pdf
2024-08-08 17:27:15 4.9MB 阿里云
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【标题解析】 "2023 Mathorcup C题思路 数据 代码 支撑材料.zip" 这个标题指的是2023年Mathorcup竞赛中C题的相关资源集合,其中包含了参赛者可能需要的所有关键信息:问题的解决思路、原始数据、实现代码以及任何额外的辅助材料。Mathorcup通常是一个数学或编程竞赛,因此这个标题预示着内容将涉及到数学建模、算法设计和编程实践。 【描述解析】 描述与标题相同,进一步强调了资源包的内容,包括C题的解题思路、数据、代码和支撑材料。这意味着该压缩包提供了全面的解决方案,不仅有理论分析,还有实际操作的代码实现,以及可能帮助理解问题背景或优化解决方案的补充资料。 【标签】 由于没有给出具体的标签,我们可以推测这个资源包可能适用于以下标签:数学竞赛、编程竞赛、算法、数据分析、Python(或其他编程语言)、数学模型、数据处理。 【压缩包子文件的文件名称列表】 "2023 Mathorcup C题思路+数据+代码+支撑材料" 这个文件名表明压缩包内包含的是一个综合性的文档,可能包含了多个部分,如: 1. **思路部分**:这部分可能会详细阐述问题的分析过程,包括问题的理解、假设的建立、数学模型的选择、算法的设计等。它会提供一种逻辑清晰的方法来解决问题,对于学习和理解算法设计有极大的帮助。 2. **数据部分**:这部分可能包含实际的输入数据集,用于测试和验证算法的正确性。数据可能以CSV、JSON或其他格式存储,参赛者需要用这些数据进行模型训练或验证。 3. **代码部分**:这部分通常包含实现算法的源代码,可能是用Python、Java、C++或其他编程语言编写的。代码会展示如何将思路转化为可执行的程序,对于学习编程技巧和优化算法效率很有价值。 4. **支撑材料**:这部分可能包括额外的图表、参考文献、样例解析、问题背景介绍等,帮助参赛者深入理解问题,或者提供额外的工具和资源来改进解决方案。 这个压缩包是Mathorcup竞赛C题的一个全面资源,对于参赛者而言,它是准备比赛、学习算法设计和编程实践的重要参考资料。无论是初学者还是经验丰富的参赛者,都能从中获益,提升自己的问题解决能力和技术实力。
2024-08-08 09:33:47 58.05MB
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齐全的天心ERP数据表,如果在使用天心ERP的朋友们得到此数据表,则会如虎添翼
2024-08-07 16:19:29 72KB 天心数据表
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据。数据集共包含197个CSV文件,每个文件对应一个城市的监测数据。 数据集的列包括以下几项信息: 日期:记录了每个数据点的日期。 质量等级:表示该日期的空气质量等级,通常使用颜色等级表示,如优、良、轻度污染、中度污染等。 AQI指数:代表空气质量指数,是一个综合指标,用于描述空气质量的整体状况。 当天AQI名:对应AQI指数的分类名称,如优、良、轻度污染、中度污染等。 PM2.5:表示空气中的可吸入颗粒物(颗粒直径小于等于2.5微米)的浓度。 PM10:表示空气中的可吸入颗粒物(颗粒直径小于等于10微米)的浓度。 So2:表示空气中二氧化硫的浓度。 No2:表示空气中二氧化氮的浓度。 Co:表示空气中一氧化碳的浓度。 O3:表示空气中臭氧的浓度。 除了原始数据外,该数据集还经过了数据清洗和预处理的过程。在数据清洗过程中,可能对缺失值和异常值进行了处理,以确保数据的完整性和准确性。 这个数据集对于研究和分析全国各城市的空气质量状况非常有价值。通过对这些数据的分析,可以揭示不同城市在不同时间段的空气质量变化趋势、污染物浓度的差异以及可能的污染源。
2024-08-07 01:46:53 7.85MB 数据集
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本文将详细讲解基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的数据回归预测以及多变量BILSTM回归预测在MATLAB环境中的实现。双向LSTM(Bidirectional LSTM)是一种深度学习模型,特别适合处理序列数据,如时间序列分析或自然语言处理。在MATLAB中,我们可以利用其强大的数学计算能力和神经网络库来构建BILSTM模型。 我们要理解BILSTM的工作原理。BILSTM是LSTM(Long Short-Term Memory)网络的扩展,LSTM能够捕捉长距离的依赖关系,而BILSTM则同时考虑了序列的前向和后向信息。通过结合这两个方向的信息,BILSTM可以更全面地理解和预测序列数据。 在描述的项目中,我们关注的是数据回归预测,这是预测连续数值的过程。BILSTM在这里被用于捕捉输入序列中的模式,并据此预测未来值。多变量BILSTM意味着模型不仅考虑单个输入特征,而是处理多个输入变量,这对于处理复杂系统和多因素影响的情况非常有用。 评价指标对于评估模型性能至关重要。在本项目中,使用的评价指标包括R²(决定系数)、MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)、RMSE(均方根误差)和MAPE(平均绝对百分比误差)。R²值越接近1,表示模型拟合度越高;MAE和MAPE是衡量平均误差大小的,数值越小越好;MSE和RMSE则反映了模型预测的方差,同样,它们的值越小,表示模型预测的精度越高。 在提供的MATLAB代码中,我们可以看到以下几个关键文件: 1. `PSO.m`:粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种全局优化算法,可能在这个项目中用于调整BILSTM网络的超参数,以获得最佳性能。 2. `main.m`:主程序文件,通常包含整个流程的控制,包括数据预处理、模型训练、预测及性能评估。 3. `initialization.m`:初始化函数,可能负责设置网络结构、随机种子或者初始参数。 4. `fical.m`:可能是模型的损失函数或性能评估函数。 5. `data.xlsx`:包含了输入数据和可能的目标变量,是模型训练和测试的基础。 通过阅读和理解这些代码,我们可以学习如何在MATLAB中搭建和训练BILSTM模型,以及如何使用不同的评价指标来优化模型。这个项目对于那些想在MATLAB环境中实践深度学习,特别是序列数据分析的开发者来说,是一份宝贵的资源。
2024-08-06 17:32:56 34KB 网络 网络 matlab
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