单色UI组件。
基于，使用构建。
具有渐变样式。
:artist_palette:安装通过npm安装单色UI。
npminstallmonochromatic-ui加载MavenPro字体。
<linkrel="stylesheet"href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Maven+Pro:wght@400;500;600;700;800;900&display=swap"/>图标组件与“材料设计图标”字体一起使用，因此您也将需要它。
<linkrel="stylesheet"href="https:
基于，使用构建。
具有渐变样式。
:artist_palette:安装通过npm安装单色UI。
npminstallmonochromatic-ui加载MavenPro字体。
<linkrel="stylesheet"href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Maven+Pro:wght@400;500;600;700;800;900&display=swap"/>图标组件与“材料设计图标”字体一起使用，因此您也将需要它。
<linkrel="stylesheet"href="https:
2024/8/19 17:04:19
330KB
1
spss统计分析和数据挖掘案例视频教程和案例数据集。
迅雷下载链接，亲测可行，800多M。
结合大量的实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。
每章均给出大量分析案例，具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析，以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。
迅雷下载链接，亲测可行，800多M。
结合大量的实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。
每章均给出大量分析案例，具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析，以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。
2024/8/19 0:29:51
98B
1
全国气象站点的shp文件，十分全面，目前网上很多都是700+\800+数目的站点shp,不够全面。
本文件则较为全面。
基本上全部站点都有：基准站、一般站
本文件则较为全面。
基本上全部站点都有：基准站、一般站
2024/8/9 16:23:26
105KB
1
核心提要:·注册页面主体宽度小于800像素，利于用户聚焦操作。
·注册步骤引导使用文字，不要用图片。
·密码强度提示需提前让用户了解强弱极限度，辅助提示如何设置高强度密码。
·操作提示语尽量少且简短，并用浅颜色弱化。
操作提示语与注册字断垂直排列比平行排列更好。
·警告语在填写出错后即时触发，不填错不触发。
·用户已正确填写，给出鼓励提示。
·验证码简化，全数字或全英文（全大写或全小写），要有即时更换验证码的操作功能。
·注册提交按钮同时包含同意条款，服务条款重要级别低，可放在按钮下方。
·注册页面中不设置跳出页面的链接，可用浮层替代。
·注册步骤引导使用文字，不要用图片。
·密码强度提示需提前让用户了解强弱极限度，辅助提示如何设置高强度密码。
·操作提示语尽量少且简短，并用浅颜色弱化。
操作提示语与注册字断垂直排列比平行排列更好。
·警告语在填写出错后即时触发，不填错不触发。
·用户已正确填写，给出鼓励提示。
·验证码简化，全数字或全英文（全大写或全小写），要有即时更换验证码的操作功能。
·注册提交按钮同时包含同意条款，服务条款重要级别低，可放在按钮下方。
·注册页面中不设置跳出页面的链接，可用浮层替代。
2024/7/31 8:09:52
1.6MB
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依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正（修正只需要提供思路和方法）。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正（修正只需要提供思路和方法）。
2024/7/19 12:53:17
133KB
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https://blog.csdn.net/hhmy77/article/details/80355611指数模型，灰度预测模型（这个网上被吐槽得很水），logistic模型，Leslie矩阵，大概就这几个了，然后论文里面用得是灰度预测和logistic模型，Leslie矩阵我很想加进去，因为它用当前人口年龄结构来预测未来的人口，感觉很切合题目，但是找遍网络也没找到人口年龄结构，就不了了之了，如果你想拿奖建议你使用这个模型。
191KB
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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