内存超频必备，TestMem5 v0.12 (best configs)，日常用Heavy5opt@anta777烤一圈，基本就稳定，要狠一点就Extreme1@anta777跑5圈。
2022-12-19 12:27:22
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一、安装
首先根据自己的python版本下载pyqt4离线包，现在连接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyqt4
比如我地python版本是python3.5.2，我选择PyQt4‑4.11.4‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
在whl文件路径下，使用pip指令安装
pip install PyQt4‑4.11.4‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
静待安装完成即可
二、pycharm下环境配置
找到：File——>Settings——>Tools——>External Tools
添加QtDes
2022-12-19 11:06:58
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交换机和路由器的配置课程设计目录
需求分析•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3
概要设计•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3
详细设计•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••4
调试与操作说明••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••10
参考文献••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••14
附录••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••15
2022-12-19 09:09:26
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随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。
2022-12-18 19:36:50
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摘要本规范定义无线AP控制和配置(ControlAndProvisioningofWirelessAccessPoints,CAPWAP)协议，满足在RFC45
2022-12-18 15:04:18
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win远程多用户rdpwrap配置文件（10.0.19619.1000）
2022-12-17 16:04:10
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win远程多用户rdpwrap配置文件（10.0.19619.1000）
2022-12-17 16:04:09
704B
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