利用栈求表达式的值，可供小学生作业，并能给出分数。 要求：建立试题库文件，随机产生n个题目；题目涉及加减乘除， 带括弧的混合运算；随时可以退出；保留历史分数，能回顾历史， 给出与历史分数比较后的评价。 合工大----龙飞

三维数字化产品设计ProE

回顾 一个出色的工具，可以进行数字化的敏捷团队回顾。 当与远程团队进行回顾时，或者当您希望随时间跟踪回顾结果时，这将很有用。 特征 三种类型的笔记 根据团队需求移动/优先考虑笔记 将点添加到单个注释 正在努力 将代码移至商店 安排会议时间 尝试一下！ 用法 我只想使用该应用程序！ 最快的方法是使用现场演示！ 除此之外，您可以克隆此存储库，并从根目录运行： npm install npm run serve 这将创建一个dist目录。 将目录的内容放到服务器上，一切就绪！ 使用LocalStorage可以进行加载/保存，因此请确保该应用具有从LocalStorage读取/写入的权限。 我想自己从源代码构建它或为代码做贡献 然后按照这些说明进行操作，具体取决于您要执行的操作 # install dependencies npm install # serve with hot reloa

数字图像在临床影像、媒体传播、犯罪分析、科学分析等几乎所有领域都有不可避免的作用。 “一张图像等于一千字”这句话恰如其分，因为图像比文本具有更多的表达能力消息。 在所有调查中，由于强烈的观察，“眼见为实”，照片总是被视为“事件发生的证据”。 因此，图像被认为是“真理”。 通常，如果图像是使用任何图像捕获设备从实际场景或情况中原始记录或捕获的，则该图像是真实的。 捕获的图像应在真实意义上进行捕获的同时传达源头的原始情况或场景。 近几十年来，由于现代照片内容更改软件工具的可访问性，转换图像内容非常容易，因此图像的真实性和完整性微薄，数字图像中的篡改因此不需要任何专业技能。 本文介绍了对近期图像伪造检测技术的现代方法论评估和分析。 还简要介绍了在伪造检测技术的每个阶段中使用的各种方法。 为了直接参考，提供了比较表。 该主题评论论文旨在帮助研究人员就伪造检测的持续进展提供有用的理解和现代化信息。

保守值法matlab代码这是“单变量生物医学信号的熵分析：方法的回顾和比较”中使用的Matlab代码

对要学习数据分析的人来讲可以提前回顾一下Python的知识点

信息技术（IT）回顾、发展与启示

《文档分析与识别技术回顾与反思》 提纲 •文档分析与识别背景 •文档种类和研究问题 •研究历史和主要方法 •研究现状和存在问题 •研究路线反思

在国家推广新能源汽车的政策背景下，发展纯电驱动成为新能源汽车发展的主要战略取向，同时新能源汽车配套基础设施也被纳入各大城市的城市规划项目。产品、技术的规范化也成为了汽车行业及其充电桩行业发展的首要标签。     近期，金升阳参加了北京“中国智能电网及充电桩展览会”。展会现场，金升阳展示了充电桩行业、汽车行业、电力行业等一系列应用方案。其中，针对充电桩行业，金升阳根据电气性能、温升、冲击电流、辅助电源、保护机制、通信协议等标准要求的修订，提出了直流、交流充电桩电源供电和通讯单元的应用解决方案。     充电桩行业     （直流充电桩电源解决方案）     根

【为什么学习机器学习算法？】 人工智能是国家发展的战略，未来发展的必然趋势。 将来很多岗位终将被人工智能所代替，但人工智能人才只会越来越吃香。 中国人工智能人才缺口超过500万，人才供不应求。 要想掌握人工智能，机器学习是基础、是必经之路，也是极其重要的一步。 【课程简介】 很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。 本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习8大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式， 通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身。 本课程选取了机器学习经典的8大模型： 线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类以及降维 再也不用东拼西凑，一门课程真正掌握机器学习核心技术。 它们是人工智能必经之路，机器学习必学技术，企业面试必备技能。   《深度学习与神经网络从原理到实践》课程现已上线，这使得人工智能学习路径更加完备， 地址：https://edu.csdn.net/course/detail/29539