8.有一些信件,把它们平均分成三份后还剩2封,将其中两份平均三等分还多出2封,问这些信件至少有多少封?()A.20 B.26 C.23 D.299.报社将一定的奖金分发给征文活动获奖者,其中一等奖奖金是二等的2倍,二等奖奖金是三等的1.5倍,如果一、二、三等奖各评选两人,那么一等奖获得者将得2400元奖金;
如果一等奖只评选一人,二、三等奖各评选两人,那么一等奖的奖金是()。
A.2800元 B.3000元 C.3300元 D.4500元
2025/1/31 11:09:43 401KB 2010年广东省行政能力测试真题
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材料演示该项目是使用版本7.3.8生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件,该应用程序将自动重新加载。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest以通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e通过执行端到端测试。
进一步的帮助要获得有关AngularCLI的更多帮助,请使用nghelp或查看。
2025/1/30 10:05:54 118KB TypeScript
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项目WOLFBinancetradingbotforNodeJS.如果您获得/损失金钱,这不是我的责任。
没有完美的软件。
请仔细阅读代码库/文档,以了解所承担的风险。
建立在您的根目录中创建一个.env文件。
将template.env复制并粘贴到.env填写所需的环境变量npmtest(可选)npmrunsimulatornpmstart发行说明v3.6.12018年6月13日重构的监视列表v3.6.02018年6月12日功能要求:更好的终端日志记录,不会让您想吐。
README.md更新v3.5.02018年5月27日特点:完全集成的测试套件!npmrunsimulation。
可以随意运行它多次,它只会模仿订单,而不会创建真正的订单。
BUGFIX:止损限制现在可以正确触发。
BUGFIX:quantitySigFig()现在可以正确检查来自binanacewebsocket的正确引用。
v3.4.22018年5月23日BUGFIX:USDT的quantitySigFig()现在可以正确返回非
2025/1/29 22:38:04 25KB nodejs javascript bot finance
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CreateReactApp入门该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中,可以运行:npmstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑,则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息,请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化,并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署!有关更多信息,请参见关于的部分。
npmruneject注意:这是单向操作。
eject,您将无法返回!如果您对构建工具和配置选择不满意,则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项(web
2025/1/29 15:22:39 190KB JavaScript
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动态数据交换DDE(DynamicDataExchange)是在Windows平台上不同应用程序之间共享数据的一个通信协议,DDE技术使用共享内存来实现应用程序之间实时交换数据和发送指令,以及使用DDE协议获得传递数据的同步。
因此可以通过DDE协议将组态王与MATLAB结合起来。
2025/1/29 10:16:08 510B DDE
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针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象,提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像,以有效地去除图像中的噪声,然后计算梯度算子的幅值和方向,最后用极大值抑制和高低阂值的方法检测及连接图像的边缘。
实验结果表明,改进的算法提高了边缘检测准确性,获得比较理想的边缘检测效果。
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前台使用bootstrap技术,后台使用structs和herbinate,数据库为mysql,系统分为老师和学生二个角色,老师可以管理学生和试题,学生可以在线进行答题并且实时获得分数。
2025/1/27 0:09:44 16.81MB 源代码 包含数据库 导入可运行
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风电场风速概率分布体现了风能资源统计特性的重要标。
在认为风速服从两参数Weibull分布前提下,提出了应用极大似然法根据实测的风速数据求解风速概率分布参数,由此估算出能直接体现风能资源状况的风能特征指标值。
通过比较由风速概率分布推算出风能特征指标的估计值与由历史风速数据序列获得的实测值,说明极大似然法计算精度高,Weibull分布作为风电场风速统计模型能准确地拟合风能的实际情况,具有实用价值,为风电场规划设计提供重要参考。
2025/1/25 11:22:54 230KB 风速概率分布
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asm算法的opencv实现,中含有三个工具,分别可以从图片,摄像机中获得人脸识别特征点描述
2025/1/25 0:35:23 3.41MB asm opencv
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结合高光谱数据和深度学习的特点,提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。
该框架主要步骤如下:首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取,消除特征之间的相关性,并降低特征维数,获得清晰的空间结构;
然后利用深度卷积神经网络对输入的样本进行空间特征提取;
最后通过学习到的高级特征进行回归训练
2025/1/22 10:55:54 3.25MB 深度学习 高光谱图像 分类
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡