Unity3d实现UI的日期/时间选择器功能

在CSS语法格式： 选择器{属性:值;} 选择器是一种模式 用于选择需要添加样式的元素。 1 2 CSS样式表中设置了多个样式规则，根据其对于HTML页面中元素的影响范围，将选择器分为： id选择器 类选择器 标签选择器 全局选择器 群组选择器 后代选择器 伪类选择器 …… 2 标签选择器，也称为元素选择器，可以为现有的HTML标签指定样式规则。 标签选择器 定义标签选择器的语法格式 使用标签选择器的语法格式 标签选择器名{属性:值;} <标签名>… 2 标签选择器 2 编写CSS使得表格显示下面的样式。 font-size:25px; color:red; font-size:30px; background-color:blue; 2 id选择器，可以为标有特定id值的HTML元素指定样式规则。 id选择器 定义id选择器的语法格式 使用id选择器的语法格式 #id选择器名{属性:值;} <标签名 id=“id选择器名”>… 2 id选择器 2 类选择器，可以为标有特定class值的HTML元素指定样式规则。 类选择器 定义类选择器的语法格式 使用类选择

人工智能-机器学习-河北移动公司供应商选择评价以及激励研究.pdf

大数据-算法-高中数学研究性学习课题选择的探究.pdf

移动端日期和时间选择控件lCalendar-master，可供学习设计参考。

在此代码中，用户通过按住鼠标左键并将左键留在所需区域来拖动图像周围代码中指定大小的矩形来选择图像上感兴趣的区域。 该程序将灰度图像作为输入并输出图像的裁剪选定区域和图像左上角的坐标。 例如：[I2,dataX,dataYY] = AreaSelection(b) 其中 b - 灰度输入图像I2 - 裁剪的输出图像dataX- 图像的左上角 X 坐标dataYY - 图像的左上角 Y 坐标

根据简乐尚博的统计及预测，2021年全球离子选择性渗透膜市场销售额达到了9.2亿美元，预计2028年将达到13亿美元，年复合增长率（CAGR）为4.9%（2022-2028）。地区层面来看，中国市场在过去几年变化较快，2021年市场规模为 百万美元，约占全球的 %，预计2028年将达到 百万美元，届时全球占比将达到 %。 全球离子选择性渗透膜主要厂商有DuPont、Asahi Kasei、Asahi Glass、Solvay等。全球前四大厂商共占有超过90%的市场份额。目前北美是离子选择性渗透膜全球最大的市场，占有接近45%的份额。 本报告研究全球与中国市场离子选择性渗透膜的产能、产量、销量、销售额、价格及未来趋势。重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点、产品规格、价格、销量、销售收入及全球和中国市场主要生产商的市场份额。历史数据为2017至2021年，预测数据为2022至2028年。

提出了一种基于模拟退火(SA)算法和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)选择可见-近红外光谱特征波长的新方法(SA-LS-SVM)。该方法用LS-SVM作为识别器, 用识别率作为SA的目标函数, 提取合适的特征波长数以及对应的特征波长。3种不同品牌的润滑油可见-近红外光谱的特征波长分别用SA-LS-SVM, 主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)进行处理, 提取特征波长或主成分, 然后结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)对各种处理方法进行识别预测。结果发现, SA-LS-SVM只需从751个数据光谱中提取4个特征波长, 就可以使三种品牌润滑油的识别率达到了100%, 而其他所有的方法发现预测率都达不到100%, 由此验证了SA-LS-SVM的优越性。实验结果表明, SA-LS-SVM不仅能有效地减少建模的变量数, 而且可以提高预测精度。

不错的资源，将博弈论应用至数学建模中非常新颖.希望与大家能共享...

matlab复变函数指数函数代码set-mifs 基于集合互信息的Matlab特征选择算法的Matlab实现 介绍 在文献中已经提出了使用互信息（MI）来确定模式识别任务中特征的显着性的思想的许多变体。 但是，它们有其局限性：在变量对之间计算MI不能捕获变量组之间更复杂的交互，而对于大于2的特征空间子集计算MI很快就变得难以计算。 确实，一些作者（参见Kwak＆Choi，2002）已经简要概述了基于全集的互信息算法，只是将其从计算上抛在一边，以至于在实践中是不可能的。 此处实现的算法是一种计算组的MI的快速方法，可完全解决计算难点。 算法 该算法基于两个简单的数学事实： 在内射（一对一）函数下，互信息不变，即对于任意变量U和V，对于任何内射函数g，I（U; V）= I（U; g（V）） 内射功能的组合本身就是内射功能。 本质上，此算法将多个注入函数应用于特征空间，以达到可以以其他方式无法实现的效率进行处理的表示形式。 与蛮力方法的指数复杂度形成鲜明对比的是，该算法的总复杂度相对于数据点数量而言是次二次的，相对于特征数量而言是线性的。 下图给出了步骤的实际示例： Lampen（2004）