database system concept sixth edition solution

concept中文版，有利用初学Oracle的人

oracle官方文档，Oracle Database Reference手册（中文版），对oracle体系学习很不多的文档，分享给大家，相互学习

微软concept graph数据，可以使用neo4j进行使用。原始网站concept.research.microsoft.com已经挂掉，幸好下载保存了一份数据，可以用neo4j进行调用，教程： https://neo4j.com/blog/microsoft-concept-graph-neo4j/

路由协议指导节点选择最有效的路径，以使数据从源节点传播到目标节点。 上述过程在将数据从源节点传输到目的节点时遇到各种困难。 因此，路由协议算法的设计方式必须使其消耗更少的能量并且必须提供更多的吞吐量。 在本文中，我们对各种路由协议进行了概念模拟，例如泛洪，闲聊，自旋，浸出，浮游生物。 概念模拟将帮助学生从实践上理解上述每种协议的工作，而不是从理论上进行研究和理解。 Java编程语言用于开发上述路由协议。

Flutter GetX概念 :rocket:使用状态管理器GetX的Flutter项目应用程序。 概述 创建该项目的目的是应用由状态管理器实现的大多数概念。该项目使用一小部分屏幕来模拟购物车，从而实现了文件夹架构，该文件夹架构对于将屏幕上的所有小部件树放置在其中以安全地访问其父控制器是很有意义的。 总的来说，该项目是一项研究的一部分，目的是了解对我有用的，在flutter项目中实现的最佳架构模式，我也希望对您也有用。 资源 我使用了一些方法来使该项目简单，客观地满足您的建议，其中一种方法是将内部数据用作json文件，并使用assets文件夹中的图像来模拟获取api，因此您可以分叉该项目并不用担心外部资源。 带有产品列表的页面； 在类别之间切换； 列出选定类别的产品； 像在产品中一样(i tried to make this project uncomplicated, so the state of

功能安全概念(Functional safety concept)模板 Template_FSC

数据结构教学课件：Chapter One The Concept of DS.ppt

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

施耐德PLC编程软件 concept v2.6，可对昆腾PLC（cpu53414等进行编程）