基于SuperMap的城镇地籍数据库建设与常见问题总结，任婧，贾琇明，地籍管理工作是我国土地管理的基础，运用现代化手段实现地籍自动化管理已是当今的潮流，地籍调查数据库则是实现地籍自动化管理系

西门子数控系统810D840D常见问题及解答

采用灰狼优化算法求解多旅行商问题

学数值分析时，用c++编写的一个用于计算三体问题的程序。 可能有人用得着。

解决微服务件间调用，参数超长解析报错，JSON parse error: Illegal character ((CTRL-CHAR, code 31)) 问题 ，适用若依分离版本

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。

主要介绍了python 中pyqt5 树节点点击实现多窗口切换问题,文中给大家介绍了python pyqt5 点击按钮来打开另一个窗口的方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴借鉴价值，需要的朋友可以参考下

下面通过实例代码给大家介绍python 中pyqt5 树节点点击实现多窗口切换问题，具体代码如下所示： # coding=utf-8 import sys from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * class Example(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): hbox = QHBoxLayout(self) left = Q

Maintainer 将帮助您的项目保持整洁： - 找到并解决问题和问题 - 在整个项目中找到资产参考 - 清洁的垃圾 Issues Finder 这个模块允许您将统一项目中找到不同的问题，如缺少脚本，未使用的组件，等等。在今后将能够解决其中的一些问题在批处理模式，让你快速摆脱他们。 References Finder - 使用Project Assets范围搜索在整个项目中搜索资产参考 - 使用Hierarchy Objects作用域搜索在活动场景或预制件中搜索游戏对象和组件参考 找到的所有引用均包括资产路径（如有必要），确切的对象转换路径，组件名称甚至属性路径（如果可能）。 Project Cleaner 查找项目中的垃圾，让您检查它并逐个或以批处理模式删除不必要的资产。

羽毛球队有男女运动员各n人。给定2 个n×n矩阵P和Q。P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势；Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势。由于技术配合和心理状态等各种因素影响，P[i][j]不一定等于Q[j][i]。男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i]。设计一个算法，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 编程任务：设计一个算法，对于给定的男女运动员竞赛优势，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 如下面sample的数据： P= 10 2 3 2 3 4 3 4 5 Q= 2 2 2 3 5 3 4 5 1 最大的男女双方竞赛优势总和为：10*2 + 4*5 + 4*3 = 52 最佳搭配为：（女1，男1）（女2，男3）（女3，男2） Input 输入数据第一行有1 个正整数n (1≤n≤10)。接下来的2n行，每行n个数。前n行是P，后n行是Q.