VISIO各种图标超全,网络图标适用于PPT,Visio等软件的网络图标编辑
2024-10-23 15:46:15 17.5MB VISIO
1
可以直接将nginx文件夹中所有deb文件拷贝在/var/cache/apt/archives中,离线安装,依据提示再安装其他,安装其他的时候可能会有嵌套依赖安装,安装指令sudo dpkg -i *.deb,安装过程都相同,安装后删除/var/cache/apt/archives中deb文件
2024-10-22 13:55:53 841.09MB nginx ubuntu
1
在数学建模领域,模型是将现实问题抽象成数学结构的过程,目的是为了更好地理解和解决实际问题。本资源“数学模型-超全模型汇总”提供了一个全面的数学模型集合,覆盖了初等模型、概率模型、离散模型、微分方程模型以及图论模型等多个方面。下面将对这些模型进行详细阐述。 初等模型是数学建模的基础,通常涉及线性代数、微积分和几何等基础知识。例如,通过线性规划来优化生产计划,或者使用微积分求解物理问题中的最大值或最小值。这些模型简单易懂,但能处理许多实际问题。 概率模型则涉及到随机事件和不确定性。在统计学和机器学习中,概率模型如贝叶斯网络、高斯混合模型等被广泛使用。它们能够描述和预测随机现象,帮助我们在不确定环境下做出决策。 离散模型主要应用于处理非连续或非连续变化的问题,比如计算机科学中的图算法、网络流问题和组合优化。例如,旅行商问题就是一个典型的离散优化问题,通过构建图模型找到最短的路径。离散模型在信息技术和运筹学中有重要应用。 微分方程模型用来描述动态系统的行为,如物理、化学、生物系统等。常微分方程(ODE)描述变量随时间的变化,偏微分方程(PDE)则涉及多个变量的变化。例如,人口增长模型、传染病模型等都可通过微分方程来构建。 图论模型是研究点和边构成的图的性质和结构。在物流、社交网络、生物网络等领域,图模型可以帮助我们理解和分析复杂关系。如最小生成树问题、最大流问题、匹配问题等都是图论的经典应用。 这个超全模型汇总包含的讲义和课件将深入浅出地介绍这些模型的原理、构建方法以及应用实例,对于学习数学建模的人来说是一份宝贵的资源。通过学习和实践这些模型,不仅可以提升解决问题的能力,还能培养严谨的思维习惯和创新意识,为今后的科研工作打下坚实基础。
2024-10-13 16:03:48 47.66MB 数学建模 模型汇总
1
ESP8266超全工具包是一套专为开发者设计的综合资源集合,旨在帮助用户在基于ESP8266微控制器的项目中进行高效开发和调试。这个工具包涵盖了从固件到软件开发环境的各种必备组件,让我们逐一探讨这些关键元素。 **AT固件**是ESP8266的命令行接口,通过它,用户可以控制模块的网络功能,如Wi-Fi连接、数据传输等。AT指令集是通用的,使得开发人员能够轻松地与不同类型的无线模块进行交互,无需深入了解底层硬件细节。 **安可信串口调试工具**是另一个重要的组成部分,它允许用户通过串口与ESP8266进行通信,进行固件升级或调试。这个工具提供了一个友好的界面,可以实时查看和发送AT指令,帮助开发者快速定位问题。 **刷固件工具(flash)**是用于更新ESP8266固件的关键程序。通常,这涉及到将新的代码烧录到芯片的闪存中,以便执行不同的任务或实现新功能。这个工具简化了固件升级过程,确保安全无误地完成。 **tcpudp测试工具**则是用来测试ESP8266的TCP/IP协议栈功能的,它可以帮助开发者验证模块的网络通信能力,包括TCP连接、UDP数据包发送和接收等,确保网络应用的正确性。 **Arduino 1.8平台版本**是嵌入式开发的常用平台,它为ESP8266提供了丰富的库和简单易用的编程环境。Arduino IDE使得编写和上传代码到ESP8266变得极其方便,尤其适合初学者和快速原型开发。 **ESP8266 2.7.4依赖库**是专门为Arduino平台设计的,包含了ESP8266模块所需的特定库文件,如WiFiClient、WebServer等。这些库支持各种网络功能,如HTTP服务器、客户端、MQTT协议等,让开发者能够构建复杂的应用程序。 **Python2.7环境包**可能包含了一些用于ESP8266的Python脚本开发或远程控制的工具。Python是一种强大的高级编程语言,可以用于编写更高级别的应用程序逻辑,与ESP8266通过串口或其他方式交互。 ESP8266超全工具包是一个全面的开发资源集合,它提供了从基础固件到高级开发环境的一切所需,大大简化了基于ESP8266的IoT项目开发流程,无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益。通过合理利用这些工具,用户可以高效地进行设备配置、网络调试和应用程序开发,从而充分发挥ESP8266的潜力。
2024-10-01 00:05:46 187.52MB ESP8266 Arduino
1
Petri网,全称为Carlo Emilio Petri网,是一种数学模型,用于描述并发系统的行为。它是图论、代数和概率论的结合体,特别适用于建模和分析分布式计算系统、作业流程、资源分配等问题。这个“Petri网复习资料超全必考”的压缩包文件显然包含了对这个重要概念的全面复习材料,旨在帮助学习者深入理解并掌握Petri网的核心知识,以期在相关考试中取得优异成绩。 1. **Petri网基础概念**: - **定义**:Petri网是由两种类型的节点(地方和转换)和连接它们的弧线组成的图形结构。 - **地方(Place)**:代表系统的状态或条件,通常用圆圈表示,内部填充有令牌表示状态的数量。 - **转换(Transition)**:表示系统发生的事件或动作,用矩形表示,触发转换需要满足一定的条件,即输入地方有足够的令牌。 - **弧线(Arc)**:连接地方和转换,表示令牌的流动。 2. **Petri网的主要类型**: - **简单Petri网(SPN)**:最基本的Petri网形式,无附加约束。 - **加权Petri网(WPN)**:弧线上有数字权重,表示令牌数量的影响。 - **马尔科夫过程(Markov Process)**:引入概率,描述随机行为。 - **结构化Petri网(Structured Petri Nets, SPNs)**:包括顺序网、选择网、并行网等,提供更复杂的结构化建模能力。 3. **Petri网的关键性质**: - **可达性(Reachability)**:系统能从一个状态到达另一个状态的能力。 - **覆盖(Covering)**:所有可能的状态是否都能被观察到。 - **安全性(Safety)**:每个地方的最大令牌数量是有限的。 - **活性(Liveness)**:系统能够继续进行动作,不会陷入死锁。 4. **Petri网的应用**: - **并发系统建模**:如多线程编程、分布式计算、并发任务调度等。 - **业务流程管理**:设计和优化工作流程,识别瓶颈和改进点。 - **软件工程**:需求分析、系统设计、测试用例设计。 - **生物系统建模**:蛋白质交互网络、基因调控网络等。 5. **Petri网分析技术**: - **可达集(Reachability Graph)**:确定所有可达状态。 - **不变量(Invariants)**:检查系统是否满足特定条件。 - **死锁与饥饿检测**:确保系统无死锁和资源饥饿问题。 - **公平性假设**:分析系统在所有进程公平执行时的行为。 6. **学习与复习策略**: - **理论基础**:牢固掌握Petri网的基本概念和术语。 - **实例分析**:通过实际案例理解Petri网的建模和分析过程。 - **算法理解**:理解并能应用可达性分析、不变量检测等算法。 - **练习与模拟**:做大量习题,模拟真实场景,提升解决问题的能力。 这个压缩包中的资料应包含以上各个方面的内容,对于理解和应用Petri网将大有裨益。深入学习后,不仅能在考试中取得好成绩,还能为解决实际问题提供有力工具。
2024-09-05 22:17:34 5.31MB Petri网复习
1
这是noip初赛的知识点,供各位要NOIP考试的小伙伴们复习使用,目前免费发布!纯手打,自认为不错,点个赞再走行吗?有什么错误大佬们多多包涵,请联系我改正,谢谢
2024-07-26 08:47:53 5.86MB NOIP
1
Taylor图NCL版,超全代码版本
2024-06-27 20:29:35 19KB
1
无疑现在电商是个热门行业,门槛低又有前景。做电商的卖家千千万,但缺乏的更多是中高端人才。 我自己是做电商的,对于电商的行业前景,我个人还是很看好的。 说起电商运营,还是会有很多人会将认知停留在:上个架,SD,开个车。其实不然。这些不过是运营的入门基础,真正好的运营年薪50万起,甚至自己做老板也不在话下。 电商运营是一个与市场和平台共进的行业,对人才能力的要求也是每年都在变化。这样的行业,机会和淘汰都是同步的。 一、薪资分布: 薪资待遇这个部分,我们按阶段是这样划分的: 第一阶段,三流运营,收入预计4000-6000 第二阶段,二流运营,收入预计6000-15000 第三阶段,一流运营,收入预计15000-50000 个人多年经验来讲,一般一个二线城市运营的底薪普遍在4000-6000,其它看业绩。正常可以到8000-12000,优秀的可以到15000-25000之间。再优秀,老板一般就给股份了。一个熟手运营的工资收入约一万起吧。 二、发展路径 首先要说明的是,不同段位的电商运营对这三方面的要求是不一样的。按照我的理解,分阶段来说明一下。 1、阶段一,能负
2024-05-08 16:30:02 17KB
1
主要介绍了超全Python图像处理讲解(多模块实现),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2024-04-20 20:30:01 2.24MB Python 图像处理
1
内容概要: 本资源是一份C++面试题的资源,包含了一系列用于考察C++编程知识和能力的问题。这些问题涵盖了C++语言的各个方面,如基础语法、面向对象编程、模板、异常处理等。 适用人群: 本资源适用于准备参加C++相关职位面试的人员,包括求职者、学生和自学者。无论是初级、中级还是高级C++职位,都可以从这些面试题中提高对C++的理解和应用能力。 使用场景及目标: 1. 面试准备:通过研究这些C++面试题,您可以了解常见的C++面试题目和答题技巧,提高应对面试的能力。 2. 自学练习:如果您正在自学C++或者希望深入了解C++的各个方面,这些面试题也可以作为学习和练习的资料。 3. 职业发展:无论是在工作中还是在日常编程实践中,掌握这些C++面试题所涉及的知识点和技能将对您的职业发展有所助益。 其他说明: 1. 本资源仅提供面试题目,建议用户通过进一步的学习和练习来完善自己的C++编程技能。 2. 建议用户在回答这些面试题时,尽量给出清晰和准确的解答,并理解背后的原理和机制。 3. 这些面试题只是一种评估工具,实际面试过程中还可能包括代码测试、编程实践等其他环节。
2024-04-02 10:40:53 6.17MB
1