30个省市(除西藏)空间权矩阵(空间邻接、地理距离、经济距离矩阵) 数据包括:包括空间邻接矩阵、空间地理距离矩阵、空间经济距离矩阵;其中空间经济矩阵根据2012-2020年人均GDP得到。 赠送原始数据,python计算代码
2024-06-13 17:30:57 47KB 空间计量模型 空间权重矩阵
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这个bat脚本资源可以在Windows环境下实现Java程序的守护进程和自动启。它通过一个循环监控Java程序进程,如果检测到程序异常退出,会自动启程序。同时具有可配置的启次数和启间隔时间。 这个小巧但实用的bat脚本实现了一个功能强大的守护进程机制,其可以广泛应用于各种Java程序的高可用监控与管理。无需复杂的操作系统知识,一个简单的bat脚本即可达成进程管理的目的。 对于Java项目的运维和部署来说,这个资源具有很高的参考价值。通过导入并简单配置这个脚本,项目 gains 了高可用性,大大减轻了人工监控和维护的负担。总体来说,这是一份简洁高效而且实用性很强的运维脚本资源。如果在使用过程中遇到任何问题,作者也会不断更新和优化脚本,提高其稳定性和健壮性。 其简单、高效和实用的特点使此资源具有很高的用价值和推广潜力。它足以覆盖大部分Java项目的基本可用性监控与管理需求。综上,这是一个高质量又低成本的运维资源,值得广大Java工程师参考和使用。 直接用就可以,换个jar包目录就可以了
2024-06-09 10:18:22 968B windows java
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2024-06-08 22:51:37 8KB 论文检测 论文查重 论文检测网站
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AliceFlow_v0.48 程序Alice_Flow_v0.48用于在三维固态模型中计算温度场。 在某些情况下,会考虑冷却剂的对流传递。 也考虑了不同的非线性。 支持热瞬态响应的计算。 为了加快计算速度,使用了代数多网格方法。 为了加快非平稳计算,实现了自适应局部细化网格(Alice)。 演算法 计算域的曲线边界充当步骤。 子网格解析方法未实现(丢失)。 建议使用矩形计算区域(3D体积)。 用于共轭传热的3D温度求解器。 有限体积法。 偶发的或短暂的。 来自文件的分析力或负载或零速度分量(vx,vy,vz)取决于。 牛顿里奇曼(Newton Richman)或斯特凡·博尔曼(Stefan Bolcman)边界条件。 压力链接方程的3D cfd半隐式方法(SIMPLE [1972])。 可以使用固定式或非固定式流体动力学求解器。 压力单调器SM Rhee和WL Chow [19
2024-06-05 17:37:52 61.5MB
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熵权法(Entropy Weight Method)是一种常用的多指标权确定方法,用于评价指标之间的要程度。它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权,实现客观、科学地确定指标权,以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。
2024-06-03 17:04:12 870B python
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利用遗传算法(GA)做权优化的MATLAB代码(等式约束)
2024-05-24 16:44:53 2KB matlab
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安卓APK资源混淆加密签名工具,可以对安卓APK文件的代码和资源文件进行混淆加密处理,可以对安卓APK文件进行加固,对代码和资源文件进行混淆,新签名等功能. 可以加固APK,防止APK被解包,保护APK内部的资源和代码 主要特性和功能点 1.支持修改APP基本信息,包括APP名称,包名,版本号信息 2.支持DEX代码混淆,可以针对APK字节码进行多种混淆,字符串加密,指令乱序等功能 3.支持资源混淆,可以对APK包内部的资源文件进行混淆处理 4.处理后的APK可以有效保护APK内部的代码 5.支持APK加固,可以给DEX文件加一层壳,防止DEX中的代码被静态反编译软件分析 6.支持APK保护功能,防止APK被修改包名,签名和被调试 7.支持防止反编译功能,可以有效防止一些主流的APK反编译工具对APK文件进行反编译 8.支持So文件加密
2024-05-24 13:04:03 87.62MB android
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本实现的目的是比较和总结报告的主要混合算法:[1] Deng、Xi、Bin Xie 和 Feng Xiao。 “边界变化减少(BVD)算法的一些实用版本。” arXiv 预印本 arXiv:1708.01148 (2017) 和 [2] Deng, Xi, et al. “具有移动界面的可压缩多相流的高保真不连续性解决建。” 计算物理学杂志(2018 年)。 其中 WENO5 和 MUSCL 方法通过边界值递减 (BVD) 算法与 THINC 建混合。 与往常一样,编写这些代码片段是为了让它们可读而不是完全优化的代码。
2024-05-21 08:23:08 382KB matlab
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adi.zip
2024-05-20 15:22:13 16.04MB 神经网络
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基于win10系统,实用anaconda配置python环境,在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑。基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 使用说明 1、运行detect.py:实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测,卡车计数,和车牌检测与识别 2、在/inference/output 路径下可看到输出情况
2024-05-19 20:48:36 11.27MB pytorch 深度学习 车牌检测
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