小程序开发框架的目标是通过尽可能简单、高效的方式让开发者可以在微信中开发具有原生 APP 体验的服务。 整个小程序框架系统分为两部分：逻辑层（App Service）和 视图层（View）。小程序提供了自己的视图层描述语言 WXML 和 WXSS，以及基于 JavaScript 的逻辑层框架，并在视图层与逻辑层间提供了数据传输和事件系统，让开发者能够专注于数据与逻辑。

目录 1.数据预处理 2.频率分析 3.信度检验 4.效度检验 4.1 员工满意度量表验证性因子分析 4.2 员工满意度量表探索性因子分析 5.差异性检验 6.描述统计及正态性检验 7.相关分析 8.结构方程 9.假设检验结果汇总

此资源是一个对Excel操作的VC++6.0工程文件，里面封装了Excel的详细操作，如，打开一个Excel，读取Excel中单元格的内容，设置单元格的内容，设置行高，设置列宽， 对单元格进行组合，可以在Excel指定位置插入本地图片，可以插入一张统计图表，可以在单元格内插入公式，可设置单元格的背景色，设置单元格内文字的字体等.

dyna-clue安装包及详细操作教学. CLUE-S模型是全局土地利用变化的模拟模型，其前身是CLUE模型，之后Peter Verburg团队进行了改进，使之能适应区域层面的土地利用布局模拟，并消除了土地利用类型数量及其他各方面的限制，最终形成了2009版的Dyna-CLUE模型。自1996年CLUE模型问世以来，已对欧洲大陆、中国、菲律宾等地区的土地布局变化进行了模拟，取得了良好效果。CLUE模型主要应用于国家和大陆尺度的土地利用研究。在这一尺度下，土地利用数据获取相对困难。在CLUE模型的操作中，一般根据普查数据，在同一栅格内设置不同土地利用类型的百分比，通过多元回归方程来进行土地利用分配。采用这种方法，可能会使土地利用类型的估计产生偏差。CLUE-S 模型对CLUE 模型的驱动因子计算、空间分配等多个环节进行了改进，使之更适应小尺度下的土地利用数据表达方式和精度要求。

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医学影像作业 基于医学影像配准+DUNet实现的视网膜血管检测_眼底血管分割源码+数据集+实验报告.zip 图像配准 眼底血管分割实验 详细操作说明 实验报告 【实验思路】 1.图像预处理： 单通道化RGB2Gray 归一化 对比度限制自适应直方图均衡化 伽马校正 2.图像分割成小块patch 3.torch写网络 Unet  - Unet++  4.训练与测试，计算每个小patch的train_loss和dice_score 5.合并图像 6.计算整体测度 【实验结果】 CHASE数据集用cuda训练batchsize为2，网络采用UNet++，轮数epoch=5，测试集结果：avarage Dice: **78.03%**, avarage Accuracy: **96.91%** DRIVE数据集用cpu训练batchsize为8，网络采用UNet，轮数epoch=5，测试集结

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