通过SR-GNN算法进行挖掘商品图的时序商品推荐——数据集通过SR-GNN算法进行挖掘商品图的时序商品推荐——数据集通过SR-GNN算法进行挖掘商品图的时序商品推荐——数据集通过SR-GNN算法进行挖掘商品图的时序商品推荐——数据集

通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集

当在Windows启动服务的时候若遇到端口被占用的情况，我们要么修改当前服务端口，要么在系统中关闭当前被占用端口的进程任务。关闭进程则可以通过dos命令查找进程PID，然后杀死该进程。但也可以把杀死进程的命令写在脚本中，以后在遇到直接运行脚本即可解决问题，避免记不住命令的尴尬。 通过在Windows命令行窗口运行如下格式命令即可：若脚本放在D盘根目录下，执行命令【 D:\closePID.bat 端口号 】

React性蒙哥 通过React式编程连接到mongoDB的程序

ADS编译环境编写的AD9826触摸屏驱动程序，可以正确的读取触摸屏的电压值！通过长延时来增加电压的稳定性！

qpsk误码率matlab代码影像传输使用64-QAM 使用64 QAM通过有线和无线通道传输图像 影片连结- 介绍 调制是发送消息信号的过程。 在通信系统中用于图像传输的有各种数字调制技术，例如QPSK，16-QAM，64-QAM。 在一定的噪声水平下，系统的性能是可以接受的。 如果噪声水平增加，则性能可能会受到干扰。 通过使用承载更高数据速率的64 QAM调制技术，这对于图像传输至关重要。 诸如64 QAM之类的调制技术的性能要优于QPSK和16 QAM技术。 64-QAM是一种高阶调制技术，它通过将信号的幅度和相位控制为64种不同的离散和可测量状态之一来允许一个信号代表六位数据。 一般工作流程 Matlab实施 在Matlab文件夹中运行“ compare.m”文件。 它将针对不同的SNR值重新生成不同的图像。 以下是不同SNR值的误差图。 C ++实现 运行main.cpp文件。 它将调制->生成噪声->添加噪声->解调。 该项目在zedboard上得到了进一步实施。 状态-已完成 C ++代码和MATLAB代码均可用并且可以正常工作。 最终的C ++代码在zedboard上实

通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商

C++通过gSoap访问webService，vs2010的完整项目，打开运行查看效果，另外有一个说明的文档，发现csdn不能传多个文件，到我的下载列表里面找找吧。

Qt Winform通过调用Windows底层函数直接访问U盘，实现U盘内容的读写。类似于以管理员身份打开Winhex，Open Disk（F9）打开硬盘的功能。自由操作U盘内容。可通过这种方式实现PC与单片机的BULK通信，包大小512，在单片机端虚拟出一片区域直接截流去解析数据，要实现固件升级，就虚拟出更大一片区域。通信速度比HID快，省去了libUSB 安装驱动的麻烦。Win10x64+Qt+VS2017和Winx64+Winform+VS2017。

通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过Trust