截止2021年6月最新版本的Gson和FastJson
2021-06-02 18:06:39 820KB java json gson fastjson
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采集淘宝商家,便于你的分析购买(都是公开信息,做了规整而已)
2021-06-02 11:07:24 3.89MB new
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A New Technique for Fully Autonomous and Efficient 3D Robotics HandEye Calibration TSai标定算法经典论文
2021-06-02 08:37:01 1.33MB A New Technique for
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CS5211规格书,DP转LVDS,EDP转LVDS,替换CH7511,替换PS8625
2021-06-01 14:01:48 668KB CS5211 DP转LVDS EDP转LVDS 替换CH7511
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04纽约Airbnb数据挖掘-new-york-city-airbnb-open-data.zip
2021-05-30 12:06:32 2.44MB 机器学习 数据集
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网上的下拉刷新资源很乱,好多用不了,本资源我亲自测试通过,好用,通过new , import moudle 然后把程序里的library 位置选中 就可以很容易集成到您的项目 ,下拉刷新,下拉list,import com.handmark.pulltorefresh.library
2021-05-30 09:41:10 1.24MB 下拉刷新 下拉list 下拉scroll 下拉webview
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本课程是软件工程课相关配套实验课程,通过实验使学生熟悉软件工程的原理、方法和技术,能全面、系统地应用所学的概念、原理和方法完成系统开发的规划、分析、设计和实施工作;掌握软件开发的过程和技术等以达到对本课程的综合知识的考察和基本技能技巧的运用,培养学生的独立操作能力和团队合作精神。 实验目的:通过本课程实验,加深对软件工程课程基础理论,基本知识的理解,提高分析和解决问题能力,培养学生严谨的工作作风和实事求是的科学态度,使学生熟悉软件工程的规范,项目管理和团队协作开发,为后继的毕业设计和未来的科学研究及软件开发的实际工作打下良好基础。 实验教学基本要求:所有实验尽可能在实验室垢环境下进行,教师应督促学生在正式实验前进行适当的预习或准备,在实验过程中按照实验步骤积极动手进行实验操作,深入思考,分析,讨论,在课堂外再进行一定时间的练习,按各个实验的具体要求完成和提交实验成果,增强解决实际问题的能力。
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New_York_City_.png AB_NYC_2019.csv
2021-05-28 16:33:14 2.41MB 数据集
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PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解) - New begin, new .pdf 在进行图像的特征提取的过程中,提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂,消耗系统资源,不得不采用特征降维的方法。所谓特征降维,即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。特征降维一般有两类方法:特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征;而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。下面着重介绍PCA。
2021-05-26 15:09:05 1.59MB Python 机器学习 数据挖掘 数据分析
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Android 12新特性
2021-05-25 17:02:10 1.08MB android
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