Alienworlds 帐户监视器 前端 本项目是一个监控 Alienworlds 账户的网站。 基于 ReactJS 和 Next.JS 构建的网站。 后端 该项目在“后端”文件夹中有后端部分。 后端部分就像一个中间人，将 api 请求传递到 Wax api 端点。 发展 克隆这个项目 通过npm install安装依赖 通过npm run dev运行服务器 通过访问后端运行后端服务器/ 安装依赖 运行node index.js 请按照 Next.JS 文档获取更多指南。 用法 在我们的网站上 您可以通过访问访问此服务 在本地机器上托管 你可以克隆这个项目并在你自己的机器上运行这个项目。 要求 节点 新产品管理 前台 安装 NodeJS 和 npm 后，克隆这个项目。 安装依赖npm install 构建网站npm run build 启动本地服务器npm run start

IT项目经理成长手记PDF 潘东_韩秋泉著 来自项目第一线的管理经验和实用工具 机械工业出版社 2013年1月第1次印刷 完整版，含全部书签目录 非常不错的资源 整本书以亲身经历的故事穿插理论知识的写法，很容易让人接受。 里面讲了多种控制项目的工具和方法，以及项目的不同周期要思考和解决的问题，写得很不错！ 里面讲到了很多项目上遇到的问题，让人受益匪浅！ 前言 第1章 “迷你”CEO——项目经理不简单 1.1项目经理是干什么的 1.2我适合做项目经理吗 1.3项目经理的知识和技能 1.3.1专业知识 1.3.2实践技能 1.3.3软技能 1.4项目经理的职业规划 1.4.1涉足项目管理 …… 10.3.3活动的内容安排 10.3.4几次经典的活动 10.3.5经验与教训 尾声组织级项目管理之路 附录IT项目管理工具索引 参考文献

基于 Sebastian Endrikat https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/52343-find-vortices-in-velocity-fields并受其启发 L Graftieaux 提出的基础数学“结合 PIV、POD 和涡流识别算法用于研究不稳定的湍流涡流” https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0957-0233/12/9/307/pdf 非常感谢！ 但是，Sebastian的代码相当慢，因为它使用了4个嵌套的for循环。 通过实现 Graftieaux 论文中描述的操作可以重新排列为两个卷积，可以在 Matlab 中更有效地生成 gamma1 映射。 这段代码基本上可以做到这一点。 它还通过拟合样条曲线找到最大伽马 1，因此不受矢量场网格分辨率的限制。

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树数据集 <script type="text/javascript" src=" 这个 PostgreSQL 数据库包含美国的所有树木。 它包括有关以下树的地理空间数据。 可爱的冷杉 银星 水杉 冷杉 冷杉 冷杉 冷杉 大冷杉 高大的枞树 金合欢 金合欢 金合欢 金合欢 相思 刚毛相思 金合欢 相思矫直 金合欢 宏基胡子 宏基 红枫 L. 宏碁 宏碁白细胞 大叶槭 宏基 黑槭 加布 宏基 枫 宏基 伪悬铃木 乳汁菌 七叶树 七叶树 紫檀 小紫杉 宏碁帕维亚 山毛榉 龙舌兰简历 赤杨海岸 桤木 桤木 阿尔努斯 桤木 桤木 桤木沟 桤木 无花果 萨斯卡通 树莓 科利纳内饰 科琳娜满脸通红 犹他鲟 扁豆 苦杏仁 香蒲 番荔枝 刺龙蒿 孩子们 FIR 孩子 德克萨斯州的孩子们 黑升麻 紫菀 艾蒿 阿西米娜小花 三叶草 星球菌芽 假盐沼 桦木 桦木坚韧 白桦 桦木 西洋桦 桦木 白桦 桦木

保守值法matlab代码PMIME和TE 我们通过混合嵌入实现部分条件互信息，以进行多元时间序列的耦合估计。 我们还使用传递熵来实现此方法。 在建议的部分MIME（PMIME）度量中，嵌入在所有观察到的变量上，并且在解释响应变量时进行了优化。 结果表明，PMIME可以正确检测直接耦合，并且胜过（线性）条件格兰杰因果关系和部分转移熵。 而且，我们还使用传递熵代替条件互信息来评估耦合。 环境 Matlab的 Windows或Linux或Mac 步 准备表示长度为K的K时间序列的N x K矩阵的数据。 对使用PMIME或TE的程序进行编码。 function [RM,ecC] = PMIME(allM,Lmax,T,nnei,A,showtxt) function [RM,ecC] = TransferEntropy(allM,Lmax,T,nnei,nsur,alpha,showtxt) 输入 allM：长度为N的K个时间序列的N x K矩阵。 Lmax：搜索混合嵌入矢量的X和Y分量的最大延迟（默认为5）。 T： T向前迈进了混合嵌入向量必须解释的地方。 请注意，如果T> 1，则未来向量的

来自 SEM 图像的纤维直径尺寸分布 这是一个简单的代码，用于提取直径大小分布来自 SEM 图像的纤维。 所有长度单位均以微米为单位。 编码生成包括所有观察到的直径的excel文件。 唯一的您需要设置的参数是图像的空间分辨率。 为了要找到它，请将图像的物理高度除以其以像素为单位的高度。 例如，如果图像的高度为 1000 像素和物理高度为 100 微米，您的空间分辨率将每像素 0.1 mcrion。 如果您在研究中使用的是代码，请引用以下论文： Rabbani, A. 和 Salehi, S. (2017)。 地层动态建模损伤理论和泥饼沉积，采用过滤理论并结合SEM图像处理。 天然气科学与工程杂志，42, 157-168。 Ezeakacha, CP、Rabbani, A.、Salehi, S. 和 Ghalambor, A.（2018 年 2 月）。 综合图像处理和计算技术来表征地层损害

近年来，深度神经网络在工业和学术界取得了巨大的成功，特别是在视觉识别和神经语言处理方面的应用。深度学习的巨大成功，主要归功于其巨大的可扩展性，既有大规模的数据样本，也有数十亿的模型参数。

计算机图形学 (IS F311) 作业 1 ：车辆使用处理 作业 2 ：使用 Processing 演示中点算法 作业 3 ：使用 Processing 演示绘制多多边形绘图 作业 4 ：使用 Processing 演示线剪裁 作业 5 ：基于 GLUT 的简单应用程序来绘制饼图 作业 6 ：在 GLUT 中绘制简单的 3D 几何图形 作业 7 ：3D 对象的简单动画 作业 8 ： 作业 9 ：灯 作业 10 ：雾 作业 11 ：使用 gluTess 进行细分 实验考试 1 ：使用 Processing 演示梯度生成算法 实验考试 2 ：实现一个场景来展示排灯节 Assignmnets 5 到 11 的编译说明是相应目录的一部分。 OpenGL 分配使用了多个库，如下所示： Freeglut - 窗口管理 土壤- 纹理处理 glm - 矢量数学

这是一个SQL server示例，你可以用它来练习相关SQL语句。 1、来自经典的Oracle中的scott数据库，已转换成SQL server版本 2、基本上所有SQL都可以使用它 3、学习方法，附加此数据库后，熟记每个字段和表内容，然后用相关SQL进行实践。