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基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现
DesignandImplementationofaWeatherForecastPlatformBasedonWeChatMiniProgram完整下载链接:基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现文章目录基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现摘要第一章引言1.1研究背景1.2研究目的1.3研究方法1.4论文结构
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全面解析 Enterprise Architect(EA)活动图的工具集:从元素到关系的详尽指南
1.2.1EA的强大功能1.2.2EA与其他建模工具的对比
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:活动图中的核心元素2.1活动类元素2.1.1Activity(活动)示例:2.1.2Action(动作)示例:2.1.3Partition
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编程世界:
探索C/C++的奥妙
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GCC预处理器探索:利用-E选项和CMake优化代码构建
目录标题第一章:宏展开的基本概念与GCC预处理器1.1宏定义与展开1.2GCC的预处理器1.3使用GCC展开宏的示例
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:在CMake中配置预处理命令2.1使用`add_custom_command`
泡沫o0
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C++项目设计:理论
实践与创新
C/C++
编程世界:
探索C/C++的奥妙
构建系统全解:从CMake
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物联网技术 笔记
第二章
物联网技术2.1物联网概述2.1.1物联网的基本概念物联网的定义是:通过射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信
新世紀渾水摸魚戰士
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信息与通信
Vue3CompositionAPI
Vue3CompositionAPI第一章最终效果演示1.下载依赖npminstall2.启动前端npmrundev3.启动数据json-server--watchdata/db.json--port=3003
第二章
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基于单片机的智能家居电控系统(源码+万字报告+实物)
目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1设计背景11.2国内外研究现状11.3设计的主要内容2
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设计方案32.1设计思路32.2模块的选择42.2.1单片机模块的选择42.2.2声音传感器的选择
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单片机
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VMware安全从我做起,vCenter和Esxi端口加固建议方案
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、vCenter和
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2025-02-18 02:30
VMware
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ESXi
vCenter
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云桌面
虚拟化
python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
第二章
:怎么样训练
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学习曲线函数
python程序设计案例教程胡国胜
第二章
答案_Python程序设计案例教程
章Python基础知识1.1Python简介1.1.1Python语言特点1.1.2Python版本1.1.3Python语言的实现1.1.4安装Python1.2Python开发环境1.2.1启动IDLE1.2.2Python代码编辑器1.2.3个小程序习题1第2章数据类型2.1数值2.1.1数值类型2.1.2变量章Python基础知识1.1Python简介1.1.1Python语言特点1.1.
长发在船头舞蹈
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第二章
:12.3 建立表现基准
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
望云山190
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2025-02-17 22:40
基准性能水平
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第二章
:12.4 学习曲线
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
望云山190
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深度学习
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操作系统——复习题(一)
操作系统——复习题(一)-
第二章
进程和线程练习题一、单项选择题1.在操作系统中引入“进程”概念的主要目的是(B)。
尘埃于光年
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计算机视觉中图像的基础认知
第一章:计算机视觉中图像的基础认知
第二章
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全栈你个大西瓜
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Etcd教程 —
第二章
Etcd集群静态发现_etcd 双节点集群
监听用于和节点之间通信的url,可监听多个,集群内部将通过这些url进行数据交互(如选举,数据同步等)–initial-advertise-peer-urls建议用于和节点之间通信的url,节点间将以该值进行通信。–listen-client-urls监听的用于和客户端通信的url,同样可以监听多个。–advertise-client-urls建议使用的和客户端通信url,该值用于etcd代理或e
2401_87361150
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非线性动力学笔记C2.1-2.2 一维流动中的不动点和稳定性
与稳定性(stability)Appendix1前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.Strogatz本节重点Note
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内容的引言的
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2025-02-17 07:56
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Qt中多ui使用及简单布局实现交互界面
系列文章目录第一章Qt中C++代码搭配UI文件实现交互界面
第二章
Qt中多ui使用及简单布局实现交互界面文章目录前言一、新增两个新UI文件二、使用这两个新增的UI及简单布局三.添加简单联动逻辑四.编译运行及动态效果展示总结前言前一段时间
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Qt开发技巧
1024程序员节
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Python自学知识清单(持续更新中...)
Python自学-字符串处理函数Python自学-字符串格式化输出详解Python自学-列表的用法Python自学-元组的用法Python自学-字典的用法Python自学-集合的用法Python自学-引用与拷贝
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彩虹小黑馬
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《Python编程轻松进阶》干货整理
文章目录《Python编程轻松进阶》干货整理第一章处理错误和寻求帮助1.1如何查看模块版本
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环境设置和命令行2.1使用pathlib库可以让Python脚本跨平台兼容2.2Path常用命令2.3命令行参数
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:13.1 机器学习的迭代发展
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
望云山190
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Vue.js前端开发实战学习笔记
Vue.js前端开发实战学习笔记一、学习教材Vue.js3前端开发实战————————张益珲github仓库地址gitee仓库地址二、第一章从前端基础到Vue.js3三、
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【西电考研复试】软件工程
【考研复试】软件工程第一章
第二章
可行性分析第三章需求分析第四章统一建模语言UML第五章总体设计第六章详细设计第七章面向对象设计第八章软件实现最后两章第一章什么是软件工程、软件工程研究什么、什么是软件软件工程软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的
chaser&upper
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2025-02-14 16:52
一研为定
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django入门到精通三部曲(第一部)
第一章:Django入门注意,第一章是开发基础,
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是高级开发必备,第三章是项目实战,如果要进行第三章实战开发,必须熟练掌握第一章
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,如有问题自行百度1.1Django简介Django简介MVC/
玉江仙。
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Django入门到入土
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新手21天学java后端-day4-oracle数据库
oracle数据库前言oraclesql第一章SelectingRows
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Sorting&LimitingSelectedRows第三章SingleRowFunctions第四章DisplayingDatafromMultipleTables
大人物i
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2025-02-14 09:58
java
软考中级 软件设计师
第二章
第五节 段页式存储
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烟锁迷城
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软考中级
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第二章
:9.5 多个输出的分类
多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题,其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同,在单标签分类问题中,每个输入样本只能属于一个类别。例如,在自动驾驶汽车的场景中,一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人,因此在这种情况下,每个图像可以有多个相关的标签。构建多标签分类神经网络的方法方法一:独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说,
望云山190
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软考中级 软件设计师
第二章
第六节 磁盘管理
目录1、磁盘读取时间2、移臂调度算法3、关于缓冲区和时间3.1、单缓冲区3.2、双缓冲区4、I/O管理软件1、磁盘读取时间每一个磁盘都是由磁道和扇区组成,最外一层被称为0磁道。想要寻找到某个数据,就要从磁道开始寻找,扇区会自己旋转,这样一定能找到自己要找的数据,只是需要进行等待,因此,存取时间的计算公式为:存取时间=寻道时间+等待时间寻道时间:磁头移动到磁道所需的时间。等待时间:等待读写的扇区转到
烟锁迷城
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笔记
零基础入门机器学习 --
第二章
机器学习的基本流程
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
山海青风
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利用IDEA将Java.class文件反编译为Java文件:原理、实践与深度解析
文章目录引言:当.class文件遇到源代码缺失第一章:反编译技术基础认知1.1Java编译执行原理1.2反编译的本质1.3法律与道德边界
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.猫的树
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Java反编译
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逆向工程
【性能优化】C++ 编码规范 之性能优化篇
目录标题第一章:引言
第二章
:背景和标准对比2.1Qt规范概览2.2微软规范概览2.3谷歌规范概览2.4综合对比表格2.5对比规范在特定方面的异同第三章:详细分析3.1深入分析3.2规范的优缺点及其对项目的潜在影响第四章
泡沫o0
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软件编码规范
性能优化
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第二章
Linux基础入门和帮助内容概述1.Linux基础1.1用户类型1.2远程连接工具1.2.1WindowsPowerShell工具1.2.2Xshell软件使用1.2.3MobaXterm
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Linux云计算SRE运维
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高项 第四版
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信息技术发展信息技术定义信息技术是对信息进行获取、加工、处理、存储和使用的技术。计算机硬件计算机硬件是由电子、机械和光电元件等组成的各种物理装置的总称。计算机网络OSI七层协议应用层:具体的网络应用,如FTP、SMTP、HTTP、Telent、POP3。表示层:定义数据格式,加密,例如GIF、JPEG、DES、ASCLL、MPEG。会话层:两点之间建立和维持会话,像SQL、NFS、RPC。传输层:
赏我一分钱啦
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职场和发展
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DeepSeek-v3笔记(1)
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Architecture开始2.1BasicArchitecture基本方法就是v2的那一套,仍然是moe架构,采用MLA降显存,常驻专家和路由专家的混合使用。
蒸土豆的技术细节
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【《深入浅出python量化交易交易实战》Python复现(
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-Oracle-使用-3.3.1-Oracle Data Guard综述
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云原生进阶-数据库专栏
云原生进阶-PaaS专栏
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:变量和基本类型
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前文回顾:
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:应用层目录概述和运输层服务运输层和网络层的关系因特网传输概述多路复用和多路分解无连接的多路复用与多路分解面向连接的多路复用与多路连接无连接传输:UDPUDP报文结构可靠数据传输原理构造可靠信道的可靠数据传输经完全可靠信道的可靠数据传输
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:10.1 高级优化算法 Adam
梯度下降的基本概念:梯度下降是一种优化算法,用于最小化成本函数J(w,b)。在每一步中,通过计算成本函数相对于参数w和b的梯度,并沿着梯度的反方向更新参数,来逐步接近成本函数的最小值。Adam算法的引入:Adam算法是一种改进的梯度下降算法,它能够自适应地调整每个参数的学习率。这意味着不同的参数可以有不同的学习率,而不是使用一个全局的学习率。如果一个参数(如wj或b)持续朝相同方向移动,Adam算
望云山190
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1.2RESTful架构的特点
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Oracle 10g/11g 数据库巡检脚本汇总
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节数据库巡检1.文件系统利用率df-h[root@qqcloud~]#df-hFilesystemSizeUsedAvailUse
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【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习:理论、方法与实践
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【专栏必读】考研湖科大教书匠计算机网络笔记导航
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