2020中考历史思维导图.pdf
2021-10-27 18:00:08 701KB
2020中考历史总复习资料提纲知识点归纳总结.pdf
2021-10-27 18:00:07 1.15MB
2020中考历史模拟试卷(一).pdf
2021-10-27 18:00:07 519KB
1.定时数据通信:每秒钟每台计算机分别交换10、20、30、40、50个字节的数据。 2. 广播通信:每十秒中,发布广播数据对各个计算机的时钟进行同步。 3. 错误检测:CRC错误检测,有错误时,采用相应的错误处理程序。 4. 网络管理:随时获知网络中各节点的工作状态,当有节点故障退出网络或新的节点加入网络时,能够记录网络状态。 5. 数据记录:在任一个网络节点上,都可以实时记录本节点的数据,并以曲线形式观察当前和历史数据及节点的工作状态。 硬件环境:由5台计算机组成的5个网络节点,采用RS-485互联。 软件环境:采用VB编程语言编写程序。
2021-10-27 14:54:17 381KB 同步 定时通讯 绘制历史曲线
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上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下: 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据(开、高、低、收、成交量和持仓量)和基本信息(包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 对抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果,抽取出每条新闻里所包含的(0支、1支或多支)股票名称,并将所对应的所有股票代码,组合成与该条新闻相关的股票代码列表,并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本,利用该支股票的日线数据(比如某一天发布的消息,在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息,反之则是
2021-10-27 10:54:26 5.39MB machine-learning text-mining webcrawling Python
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全国各地aqi空气质量数据,时间从2014到2020年,基本包括全国各地所有监测站点,包括pm2.5,pm10,co,so2等
2021-10-26 09:49:32 67B pm2.5 空气质量
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自然辩证法 题 目: 计算机视觉下的情绪识别综述 摘 要 近些年来,随着电子技术和理论的不断突破,人工智能也迅速地发展起来成为当前的热点之一。人工智能是通过模拟人类的思维过程和智能行为来代替或帮助人们完成各种工作的一项新兴技术。计算机视觉作为人工智能的分支,用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。本文首先概述了计算机、人工智能、计算机视觉的发展历史,然后从情绪、深度学习、存在问题这三个技术层面展开了分析与说明,同时对未来研究进行了行动计划。 关键词:人工智能,计算机视觉,深度学习,情
2021-10-25 11:01:59 1.01MB 自然辩证法 计算机视觉 深度学习 历史
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C# GDI+开发的曲线图,直接绑定数据表datatable即可,可以设置背景色、背景网格、坐标轴,支持多坐标轴,根据数据值自动调整坐标轴表示的刻度,点击鼠标可以显示当前值,当前x坐标内容
2021-10-25 10:00:43 16KB 历史曲线 曲线图 GDI+绘制
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mt5历史数据导出脚本,可以吧把mt5的历史数据导出为mt4所用,非常好用
2021-10-24 18:24:17 21KB 数据导出脚本
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根据Axure中文学习网的中继器教学案例,自研究的一个中继器使用demo;实现了vue-element-admin的tagsView组件效果。
2021-10-24 14:56:38 116KB Axure vue-element- Repeater 中继器
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