碎图斑条件合并工具（基于ARCGIS开发，C#源代码）可完美运行

本文实例为大家分享了原生JS实现多条件筛选的具体代码，供大家参考，具体内容如下 我在学JS初始看到的教程基本都是JS二级联动查询、三级联动查询；如下图： 但有时并不需要级联查询，如购买商品时： 今天我以慕课网前端样式作为参考做了下面的Demo，基于原生JS 方向： 全部 前端 后台 数据库 UI设计 <div id=catego

不同边界情况下的横截条件

为解决旅游文本在特征表示时的一词多义问题, 针对旅游游记文本景点实体识别中景点别名的问题, 研究了一种融合语言模型的中文景点实体识别模型. 首先使用BERT语言模型进行文本特征提取获取字粒度向量矩阵, BiLSTM用于上下文信息的提取, 同时结合CRF模型提取全局最优序列, 最终得到景点命名实体. 实验表明, 提出的模型性能提升显著, 在实际旅游领域内景点识别的测试中, 与以往研究者方法比较下准确率, 召回率分别提升了8.33%, 1.71%.

ISO-16750-2-2010-道路车辆.电气和电子设备的环境条件和试验.第2部分电力负载文档，英文版本

采用QT5开发的多线程同步，包括信号量，互斥量，等待条件等，里面包含多个生产者，一个消费者。如需多个消费者，可直接复制粘贴进行模拟。

快速条件独立测试（FCIT）。 介绍 令x，y，z为随机变量。 然后确定P（y | x，z）= P（y | z）是否很困难，尤其是在变量是连续的情况下。 该程序包实现了一个简单而有效的条件独立性测试，在[我们编写时会链接到arXiv！]中进行了介绍。 区分此测试与竞争的重要功能： 很快最坏情况下的速度缩放为O（n_data * log（n_data）* dim），其中dim是max（x_dim + z_dim，y_dim）。 但是，摊销速度为O（n_data * log（n_data）* log（dim））。 它适用于x，y，z中的一些是连续的，而某些是离散的或分类的（一次热编码）的情况。 理解和修改非常简单。 它可以用于无条件独立性测试，而无需更改程序。 我们已经在几秒钟内将此测试应用于了成千上万个千维数据点的样本。 对于较小的尺寸和较小的样本，只需几分之一秒。 该算法在[ar

中国大陆的地铁交通数据集 本数据集包括截至2020年12月31日中国大陆已开通的地铁交通的城市：北京，天津，上海，广州，长春，大连，武汉，重庆，深圳，南京，沉阳，成都，佛山，西安，苏州，昆明，杭州，哈尔滨，郑州，长沙，宁波，无锡，青岛，南昌，福州，东莞，南宁，合肥，石家庄，贵阳，厦门，乌鲁木齐，济南，兰州，常州，徐州，呼和浩特，太原；记录数据和线路数据以shapefile形式提供；本数据集为开源数据集，由于条件所限难免存在错误遗漏之处，欢迎各位批评指正，可将意见或建议发至： ；；如有相关研究使用本数据集，请在研究成果中注明，谢谢！

根轨迹的模值条件与相角条件 -1 j=1 m n 1 + K* = 0 ∏ ∏ ( ( s s - - zj pi ) ) i=1 ∑∠(s-zj) －∑∠(s-pj) = (2k+1) π k=0, ±1, ±2, … j=1 i=1 m n j=1 m n K* = 1 ∏ ∏ ︱ s s - - zj pi ︱ ︱ ︱ i=1 j=1 ∏ ︱ s - zj ︱ ∏ s - pi ︱ ︱ i=1 m n K* = 相角条件: 模值条件: 绘制根轨迹的充要条件 确定根轨迹上某点对应的K*值

高速仿真条件下的导频辅助信道估计方法，导频分别采用块状、格状形式，采用不同的信道估计方法对比了信道估计的BER性能。