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SWAT软件模型常见问题集锦 SWAT是DRJeff为美国农业部农业服务中心开发的流域尺度模型。形成集空间信息处理、数据库技术、数学计算、可视化表达等功能于一身的大型专业软件。

CodeQL_Chinese 机器翻译(逐行校阅过，无阅读障碍)，部分阅读可能不是很舒服，不喜勿star 定期更新中，后期计划更新javascript , python等语言的文档，便于大家阅读. 欢迎大家一起来贡献！或者提issue! 我会把我知道尽可能回复给大家 以便快速入门。 毕竟codeQL官方文档真的是……无力吐槽 2020.08.06更新翻译 当前版本都是Java的 codeQL中文教程(重新翻译版).pdf -> 讲解codeQL的语法。就是官网的tutorial codeql_中文文档.pdf -> 讲解codeQL java下的语法(codeQL对每个语言的类定义范围是不一样的) 可以加我微信txsser 交流更多的codeQL技术 2020.10.20 更新一些编写codeQL规则的小技巧 additionalTaintStep(过程间调用).pdf RemoteFl

什么是Urllib库 Urllib是Python提供的一个用于操作URL的模块，我们爬取网页的时候，经常需要用到这个库。 升级合并后，模块中的包的位置变化的地方较多。 urllib库对照速查表 Python2.X Python3.X urllib urllib.request, urllib.error, urllib.parse urllib2 urllib.request, urllib.error urllib2.urlopen urllib.request.urlopen urllib.urlencode urllib.pa

《从零开始学电子元器件识别与检测技术》是 国防工业出版社2007年出版的一本图书。该书可供电子工业领域中的技工、工矿企业的技术人员、电气工人、农村电工、家电维修人员以及无线电爱好者阅读，也可作为中专、中技的教材或教学参考书使用。   学习电子技术离不开电子元器件的识别、检测与更换。《从零开始学电子元器件识别与检测技术》就是为使初学者从零开始，快速掌握电子元器件的识别与检测技术而编写的。本书对各种常用电子元器件的外形结构、作用性能、识别及检测技术进行了系统的分析和介绍，内容新颖、资料翔实、通俗易懂，具有较强的针对性和实用性。

资源里面包含了c程序、原理图，PCB图、元器件图、实物图、开题报告、任务书以及答辩常见问题。 本系统由STC89C52单片机、LCD1602液晶显示屏、蜂鸣器报警、LED指示灯、按键、MQ-2烟雾传感器组成。主要实现功能为： 1、使用高精度的MQ-2烟雾传感器进行实时检测空气中的可燃气体浓度值，使用DS18B20温度传感器检测实时检测温度，并通过LCD1602液晶屏显示出来。 2、LCD1602液晶屏的第一行显示当前测到的MQ-2的浓度值，第二行显示设定的浓度报警值。按下设置键,依次进入预设温度值、烟雾浓度值的调节模式。 3、按键说明：三个按键用来设定浓度报警值，减键、加键、确定键。单独一个控制为复位按键。设置成功后,再按确定键退出,返回到正常监测模式。 4、当粉尘浓度值高于设定值时，蜂鸣器和指示灯会发出声光报警。

文件存储服务的核心功能是：上传和下载。除了这两个核心功能，还具有： - 可用性：作为基础性服务，通过集群化部署实现高可用 - 配置性：结合nacos配置中心，可动态配置上传下载的方式等配置 - 扩展性：采用策略设计模式能方便的进行扩展，如添加新的OSS服务商等 本系统的文件服务提供两种类型的服务： ​ 1、面对应用系统的通用附件服务 ​ 提供统一的上传接口，屏蔽底层的存储方案（本地存储、FastDFS、MinIo、阿里云存储、七牛云存储等），可独立运行服务 ​ 2、面对用户的网盘服务 ​ 有文件夹和文件的概念，支持大文件分片上传、合并 ​ 3、面对大屏展示的数据统计服务 ​ 有云盘首页数据概览，按照类型/时间等维度统计各种类型文件的大小和数量等 注意：本系统目前提供的存储策略有以上四种方式（即本地存储、FastDFS存储、Minio存储、阿里云OSS存储），后期也可以根据需要扩展其他的存储策略。这种设计方式其实就是策略模式的一个具体应用 本系统的文件存储服务以品达通用权限系统为脚手架，在此基础之上进行开发。为了能够提供统一的上传接口从而屏蔽底层的存储方案

公共贝叶斯优化库（COMBO） 贝叶斯优化已被证明是加速科学发现的有效工具。 但是，标准实施方式（例如scikit-learn）只能容纳少量的培训数据。 COMBO具有高效的协议，因此具有很高的可扩展性，该协议采用了Thompson采样，随机特征图，一排Cholesky更新和自动超参数调整。 技术功能在进行了描述。 所需的包 的Python 2.7.x numpy的> = 1.10 scipy> = 0.16 Cython> = 0.22.1 mpi4py> = 2.0（可选） 安装 1. Download or clone the github repository, e.g. > git clone https://github.com/tsudalab/combo.git 2. Run setup.py install > cd combo > python setu

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