python国际化的例子...........

Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

国产化360安全浏览器，可以在银河麒麟V10桌面系统使用。x86架构。

基于状态反馈精确线性化和二次型最优控制方法,提出了一种新型单相逆变器非线性控制策略。建立了单相全桥逆变器的仿射非线性模型。采用状态反馈精确线性化方法,推导出非线性状态反馈表达式,实现非线性系统的线性化。基于无源性控制思想,提出一种二次型性能指标,利用二次型最优控制对状态反馈系数进行优化设计。该文所提控制系统结构简单,成本低,易于数字实现。数值仿真验证了所提方法的正确性。基于所提控制方法的系统输出无稳态误差,输出电压谐波畸变率小,并对负载扰动具有较强的鲁棒性。

YOLOV5实现目标检测 PYQT实现可视化界面

包含行业：社区、物业、政务、交通、金融银行等，全网最新、最多，最全、最酷、最炫大数据可视化模板。陆续更新中

matlab精度检验代码深醋酸 预测蛋白质中赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架 要求 Python> = 3.6 Matlab2016a Tensorflow = 1.6.0 文件描述 “深度学习”文件夹中有七个子文件夹。 由这六个编码方案命名的文件夹是python代码，并且通过对通过不同编码方法获得的特征向量执行4倍交叉验证来获得预测变量。 在名为“编码方案”的文件夹中，MATLAB代码有六种不同的编码方案，分别为Aaindex，BLOSUM62，CKSAAP（K空间氨基酸对的组成），IG（信息增益）One-hot和PSSM（位置特定计分）矩阵）。 这些程序可以将蛋白质片段编码为不同尺寸的特征向量。 名为“蛋白质捕获”的文件夹是一种蛋白质拦截程序，能够将蛋白质解释为长度相等的以赖氨酸为中心的片段。 （注意：运行该程序时，将FASTA文件和蛋白质ID文件放在此文件夹中） 名为“功能组合”的文件夹包含通过将六种编码方法与F分数组合而获得的最佳模型。 （注意：在运行该程序时，将编码测试集放入文件夹中，并且该文件夹中的所有文件应位于同一路径中） 六种编码方式介绍 一键编码 在乙酰化位点附近的小范

国内期货上期技术综合交易平台CTP二代行情api _6.3.15_demo VS2015版本2019.11.15更新源代码，注意看运行说明，注意修改simnow仿真的账号和源代码，本例子是64位CTP库，注意，压缩包是WinRAR 64位软件压缩的，如果用WinRAR 32位软件会解压不了，请用WinRAR 64位解压软件。

全面了解HIBERNATE

接收市场实时行情，自动下单交易，并生成交易日志。 重要： 1、使用本程序最好主观与量化结合。 2、最好在有确定趋势的前提下开启本软件。 3、智能程序能够自主交易，但是最好还是有人值守。 4、第一笔出现亏损，退出程序，停止当日交易。第一笔盈利可以继续运行，直到出现第一笔亏损，退出交易程序，结束交易。 5、震荡市赚钱很难，就是神仙也没有办法，因此不是参与市场的时机，禁止启动本程序，发财还是要靠机遇。 6、智能软件并非万能，开发者已竭尽全力提供优秀作品，但未来诸事确实不能未卜先知，市场有风险，阁下需慎之又慎。 期货真相： 大型趋势性行情可遇不可求，因此耐得住寂寞，能够忍受市场漫长的震荡出清，也是一种能力。对于资金量较小的散户，三五几月的震荡盘整便可以使资金耗尽，淘汰出局，成为亏损的大多数中的普通一员。因此，绝大多数时候保持观望，空仓持币等待机会来临，是小资金必须的生存战略。 当然，还有一种长线持仓策略，更需要极好的心态去扛住亏损。 期货大法： 第一种日内短线策略，便是基于本策略程序的交易方法，获取超短小额收益，积少成多，集腋成裘。可以规避市场大动荡带来的不确定性。