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VS2015编译
缺失
msvcp140d.dll和ucrtbased.dll.zip
软件介绍: 本资源用于解决在VS2015编译程序时报错
缺失
msvcp140d.dll和ucrtbased.dll问题。使用方法:解压后得到以下四个文件:msvcp140d.dll-system32msvcp140d.dll-sysWOW64vcruntime140d.dll-system32vcruntime140d.dll-sysWOW64使用时要将dll后缀的system32、sysWOW64去掉,sysWOW64代表64位系统使用,放到C:\Windows\SysWOW64目录下。system32表示32位系统使用,存放到C:\Windows\System32目录下。将ucrtbased.dll复制到C:\Windows\SysWOW64目录下。
2023-05-31 16:58:03
1.08MB
其他资源
1
2007-2020各省 耕地面积汇总(无
缺失
).xlsx
【最新】【最新】【最新】 统计对象:30个省市自治区,不包括西藏 时间跨度:2007-2020 该资料整理了2007-2020各省村民委员会数量,自用数据,来源有保障,对研究中做省级面板的朋友很有帮助。 数据来演:中国农村经营管理年报
2023-04-14 12:52:40
16KB
省级面板
1
基于matlab的药片
缺失
检测
这是本人的课程实验报告,有挺多小伙伴私信我。源码找不到了,文章里面有详细的实现过程和较为详细的关键代码,有需要的小伙伴可以下载。
2023-04-13 11:19:59
3.33MB
图像处理
1
Python Pandas对
缺失
值的处理方法
Pandas使用这些函数处理
缺失
值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除
缺失
值 axis : 删除行还是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df fillna:填充空值 value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值) method : 等于ffill使用前
2023-03-26 13:14:38
74KB
AND
AS
pandas
1
cusolver64-11.dll文件
缺失
cusolver64-11.dll文件
缺失
2023-03-14 22:40:31
284.62MB
dll
1
wxFormBuilder+wxPyton日记本小工具图形界面代码(后端逻辑
缺失
)
wxFormBuilder画图形页面 详细做了整个框架的布局 菜单、树、编辑框控件 生成wxPython代码
2023-03-10 20:33:41
4KB
wxFormBuilder
wxPyton
1
提示boostdesc_bgm.i: No such file or directory时
缺失
的文件
解压后把所有文件放到对应的目录`opencv_contrib-3.4.x/modules/xfeatures2d/src/`中! 该压缩包包含了以下文件: boostdesc_bgm.i boostdesc_bgm_bi.i boostdesc_bgm_hd.i boostdesc_lbgm.i boostdesc_binboost_064.i boostdesc_binboost_128.i boostdesc_binboost_256.i vgg_generated_120.i vgg_generated_64.i vgg_generated_80.i vgg_generated_48.i
2023-03-10 17:54:51
1.62MB
opencv
1
opencv4.5.4缺少文件如ffmpeg.dll组件完整包(另外,目录下的downloads复制到build的目录下)
opencv4.54.4+opencv_contrib-4.x完整源码包,带xfeatures2d组件 opencv4.5.4缺少文件如ffmpeg.dll组件完整包,可编译,不再缺组件了,翻墙好不容易下载下来的(另外,目录下的downloads复制到build的目录下) cmake不再发现红色的错误缺少组件的提示
2023-03-09 11:57:51
330.65MB
opencv_contrib
opencv4.5.4
补充缺失了的组件
opencv完整包
1
数据预处理ppt(内容包括总体介绍_标准化与正则化_
缺失
值处理_降维处理)
笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt,共3讲。分别是: 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_
缺失
值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结,来源均来自互联网(如有侵权请评论告知,谢谢)。
2023-03-06 18:47:28
3.09MB
数据预处理
降维
数据标准化
缺失值处理
1
基于机器视觉的电铲斗齿
缺失
检测方法
针对现有电铲斗齿检测方法存在实时性较差、误报率较高等问题,提出了一种基于机器视觉的电铲斗齿
缺失
检测方法。该方法利用红外热像仪采集铲斗图像,基于模板匹配原理对复杂背景下斗齿的目标区域进行准确定位,利用帧差法实现斗齿的运动检测;在目标区域已定位的基础上,结合斗齿齿线区域的位置关系与齿线结构特征对斗齿进行分割提取,通过自适应阈值,实现对
缺失
斗齿的检测。实验结果表明,该方法实现了对电铲斗齿
缺失
的实时、在线、快速、准确检测,检测准确率达到90%以上,为电铲斗齿
缺失
检测提供了一种有效的解决方法。
2023-02-06 16:52:52
353KB
电铲斗齿缺失检测
在线检测
图像处理
红外热像仪
1
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