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matrix-maker::oncoming_bus: 用于 OMSI 2 的简单 k++ 矩阵生成器。创建滚动显示,编辑字体和颜色,创建多个
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,导入和导出 HOF ..
矩阵制作器 网站简单地创建彩色矩阵并为游戏生成相应的 .hof 文件。 特征 版 编辑线条、正面和侧面部分的颜色和字体。 支持多行文本 选择一个图标或导入一个自定义图标(黑白、.png、最大 300o)。 包括 Gare、Aeroport 或 Tram 图标。 一次创建倍数矩阵,并延迟在所有消息之间切换。 多
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支持 使用左侧抽屉添加或切换
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。 您可以拖动元素来对
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进行排序。 删除、复制和创建
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。 分享 使用唯一链接或二维码共享当前矩阵。 链接缩短器将很快添加。 当前矩阵将被导入并添加到新设备上已有的列表中。 生成的链接如下所示: https://kpp.genav.ch/?s=eyJjb2RlIj...= : https://kpp.genav.ch/?s=eyJjb2RlIj...= 下载 您可以下载 png 文件中的当前预览。 或者选择一个名字,然后生成一个.hof
2025-11-22 14:10:21
1.64MB
fonts
vuejs
1
基于网络大数据的旅游
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形象同质化研究——以江南古镇为例.pdf
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2023-10-14 10:59:26
1.8MB
旅游专业
毕业设计
论文模板
1
udp_relay:支持多个
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的简单 UDP 代理
UDP中继 支持多个
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的简单 UDP 中继。 所有接收到的数据都被发送到所有
目的地
。 安装 下载源 运行make 跑步 udp_relay
[
] where
and
format is:
:
例如。 ./udp_relay 0.0.0.0:1088 127.0.0.1:1089 127.0.0.1:1090
2023-08-31 10:42:37
2KB
C
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MyFirstGame_Kart:这是我的第一个Unity游戏-将您的卡丁车带到
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!
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!
2022-12-19 11:37:08
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C#
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marks_on_map:用于在地图上标记
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的服务
maps_on_map 在地图上标记
目的地
的服务
2022-09-21 17:43:13
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汽车
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智能预测数据集.7z
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2022-07-14 16:05:00
57.92MB
数据集
通过路由和过滤 将 Kubernetes 事件导出到多个
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_Go语言_代码_相关文件_下载
该工具允许将经常错过的 Kubernetes 事件导出到各种输出,以便将它们用于可观察性或警报目的。你不会相信你错过了什么。 部署 前往deploy/文件夹并按照给定的文件名顺序应用 YAML。不要忘记根据 deploy/01-config.yaml您的配置需要修改文件。配置的附加信息如下: 配置 在 Kubernetes 中运行时,配置是通过 YAML 文件完成的,即 ConfigMap。该工具监视所有事件,用户必须根据其属性选择过滤掉一些事件。可以将关键事件路由到 Opsgenie 等警报工具,或者可以将所有事件转储到 Elasticsearch 实例。您可以使用命名空间、相关对象上的标签通过 Slack 将一些 Pod 相关事件路由给所有者。最终的路由是一棵允许灵活性的树。它通常如下所示: 更多详情、使用方法,请下载后阅读README.md文件
2022-07-13 18:08:29
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go语言
出发城市目的城市基础数据.xlsx
ctrip度假线路基础数据 api接口通用,如果对接携程旅游线路产品,必须要这些数据,本地数据可能要做一下清晰,与他一一对应起来。才能保证数据传递的准确性。
2022-05-27 11:19:44
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出发地
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Human-Mobility-Analysis:基于轨迹数据的个人和人群级人类移动性分析工具包和模型,包括旅行
目的地
预测、旅行时空和语义特征计算(例如,熵、回转半径、主题比率、旅行节奏等)、驾驶特征和性格
人员流动性分析 基于轨迹数据的个人和人群级人类移动性分析工具包和模型,包括旅行
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预测、旅行时空和语义特征计算(例如,熵、回转半径、主题比率、旅行节奏等)、驾驶特征和性格. Folder structure: -Driver Personality Analysis -Location Sequence Prediction --Code ---Model_1 ... ---Model_n --Sample Data --Documents --Publications --Web Visualization Components -Next Location Prediction -Travel Feature Analysis
2022-05-24 16:36:29
12.42MB
JavaScript
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特征工程部分_基于多种模型集成学习的旅行
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预测.ipynb
该部分涉及特征变量编码、特征相关性分析、训练集测试集拆分、PCA主成分分析、自动化特征选择及K-means聚类分析。
2022-05-20 16:01:24
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kmeans
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