源码:爬取小说名称存入数据库并以GUI图形化界面显示出来
2024-06-02 17:22:19 26.44MB python 爬虫
1
企业数字化转型规划设计
2024-06-01 21:29:35 22.55MB
1
目录 1 范围 1 1.1 标识 1 1.2 系统概述 1 1.3 文档概述 1 2 引用文档 1 3 标准化目标 1 3.1 基本要求 1 3.2 内容 1 3.3 目标分析的依据 1 3.4 目标分析的步骤 2 3.5 表述形式 2 4 标准实施要求 2 4.1 内容 2 4.2 一般要求 2 4.3 重大标准实施要求 3 4.3.1 “重大标准”主要是指: 3 4.3.2 “重大标准贯彻实施方案”主要包括下列内容: 3 4.3.3 标准选用范围 3 5 建立标准化文件体系要求 3 5.1 内容 3 5.2 标准化文件体系表 4 5.2.1 一般要求 4 5.2.2 标准化文件体系表的构建程序 4 5.2.3 标准化文件项目表 4 6 标准化工作范围和研制各阶段的主要工作 4 6.1 标准化工作范围 4 6.2 产品研制各阶段的主要工作 4 6.3 标准化工作协调管理要求 5 7 技术文档编制格式要求 5 7.1 简述 5 7.2 幅面 5 7.3 封面 5 7.4 文档修改记录 5 7.5 目录 5 7.6 正文 5 7.7 表 6 7.8 图 6 7.9 附录 6 附录A 技
2024-06-01 09:06:25 213KB 软件工程
1
【vue+echarts】绘制中国地图,3D地图,省、市、县三级下钻以及回钻,南海诸岛小窗化显示,点位飞线图,点位名称弹窗轮播展示,及一些常见问题,解压直接使用 【vue+echarts】绘制中国地图,3D地图,省、市、县三级下钻以及回钻,南海诸岛小窗化显示,点位飞线图,点位名称弹窗轮播展示,及一些常见问题,解压直接使用 【vue+echarts】绘制中国地图,3D地图,省、市、县三级下钻以及回钻,南海诸岛小窗化显示,点位飞线图,点位名称弹窗轮播展示,及一些常见问题,解压直接使用 【vue+echarts】绘制中国地图,3D地图,省、市、县三级下钻以及回钻,南海诸岛小窗化显示,点位飞线图,点位名称弹窗轮播展示,及一些常见问题,解压直接使用 【vue+echarts】绘制中国地图,3D地图,省、市、县三级下钻以及回钻,南海诸岛小窗化显示,点位飞线图,点位名称弹窗轮播展示,及一些常见问题,解压直接使用 【vue+echarts】绘制中国地图,3D地图,省、市、县三级下钻以及回钻,南海诸岛小窗化显示,点位飞线图,点位名称弹窗轮播展示,及一些常见问题,解压直接使用 【vue+echarts】绘
2024-05-31 14:25:47 494KB vue.js echarts 3D地图
1
MeteosatTool是一个程序,用于可视化和处理来自Meteosat第二代(MSG)地球静止气象卫星的数据,以及SAFNWC,NoWCasting的卫星应用设施和超短距离预报软件包的输出数据
2024-05-31 12:56:40 45.89MB 开源软件
1
python数据分析与可视化 # 导入matplotlib.pyplot,并使用"plt"作为该模块的简写 import matplotlib.pyplot as plt # 导入pandas,并使用"pd"作为该模块的简写 import pandas as pd # 读取路径为 "/Users/书店图书销量和广告费用.csv" 的CSV文件,并将结果赋值给变量data data = pd.read_csv("/Users/书店图书销量和广告费用.csv") # 通过 rcParams 参数将字体设置为 Arial Unicode MS plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Arial Unicode MS"
2024-05-31 01:25:33 3KB python 数据分析 可视化
1
具体细节:https://blog.csdn.net/ykun089/article/details/106100149
2024-05-30 16:12:37 33.85MB python excel qt国际化
1
盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量,通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上,它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而,l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中,我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外,我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题,并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较,在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱(Smooth One-O
2024-05-30 12:43:58 48KB matlab
1
windows server2012 hyper_v实战详解帮助大家理解并使用Hyper_v3.0虚拟化技术。
2024-05-29 09:20:51 139.13MB hyper_v
1
这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
2024-05-27 09:34:37 26.51MB pytorch pytorch 自然语言处理 transformer
1