TASKING VX-toolset for TriCore User Guide Tasking for Tricore编译器手册,讲述Tasking编译器的使用规则和扩展指令规则 适用Tasking和Aurix development studio
2024-05-21 16:34:12 6.78MB Aurix Tricore Tasking
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linux用户权限管理PPT学习教案.pptx
2024-05-20 17:06:56 134KB 专业资料
人大进仓数据库使用指南,内容最全。 目录如下: 1.KingbaseES系统安装 2.Kingbase快速入门 3.Kingbase系统管理 4.Kingbase高级管理(含系统表说明) 5.Kingbase安全管理 6.Kingbase Sql参考 7.Kingbase开发指南
2024-05-20 10:59:47 25.23MB 人大金仓数据库 Kingbase 用户指南 pdf
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该函数的工作方式类似于 GINPUT。 但是,它允许用户指定哪些轴或多个轴处于活动状态,因为十字准线仅显示在这些轴内。 它还返回用户单击了哪些轴。
2024-05-18 10:45:20 12KB matlab
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力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征, b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析,检查原始数据中存在的脏数据,通过查看原始数据中抽取的数据,发现存在数据缺失的现象,使用朗格拉日插值法:选取缺失值前5个数据作为前参考组,缺失值后5个数据作为后参考组,处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本,剩下的80%作为训练样本,初步选择常用的分类预测模型:CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论:LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大,则LM神经网络预测模型的分类性能更好,更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据,利用构建好的模型(位于工程的tmp中)计算用户的窃漏电结果,并与实际调查结果做对比,对模型进行优化,进一步提高识别准确率。 ——
2024-05-17 16:13:17 116KB 数据分析 数据挖掘 python
NI-VISA Programmer Reference Manual 和 NI-VISA 用户手册
2024-05-16 15:27:04 1.78MB VISA NI-VISA 用户手册
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管家婆分销V3 9.4去回传更新工具及20用户补丁,完美解决8大回传。
2024-05-15 11:05:04 16.33MB net编译
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介绍了关于【汇川变频器】MD300A用户手册的详细说明,提供变频器的技术资料的下载。
2024-05-14 04:09:16 897KB
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基于python的淘宝购物用户行为可视化分析设计-代码,包含对用户行为分析,用户行为可视化分析代码。
2024-05-10 21:20:28 296KB python
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ComicViewer:一个适用于Android的简单漫画查看器。 它具有画廊活动,以显示可用漫画的封面,书签支持,并以CBR,CBZ和JPGPNG图像目录显示漫画。 这是一个用于教育的测试项目,绝不打算供最终用户使用,而应具有很高的可用性和稳定性。 源代码已完全注释
2024-05-08 08:48:08 17.28MB 系统开源
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