学期老师的作业，根据用户推测数据。
使用了KMEANS和KNN方法分类。
ZSCROS标准化数据。
使用MAT进行了XLC的替换功能
使用了KMEANS和KNN方法分类。
ZSCROS标准化数据。
使用MAT进行了XLC的替换功能
2024/3/10 18:21:13
283KB
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通过管理制度、管理手段与管理方法的创新，以新一代信息网络基础为依托，融合空间信息技术、云计算、大数据分析、物联网、3G/4G通信技术等多项前沿技术，构建城市“智慧园林”管理系统，实现“全市一张网，监管一条线，展示一平台”，从而对园林绿化事前、事中、事后的全过程精细化管理，全面提升园林绿化精细化管理水平。
2024/3/10 1:29:29
6.01MB
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LabVIEW标志LabVIEW是一种程序开发环境，由美国国家仪器（NI）公司研制开发的，类似于C和BASIC开发环境，但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是：其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码，而LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。
与C和BASIC一样，LabVIEW也是通用的编程系统，有一个完成任何编程任务的庞大函数库。
LabVIEW的函数库包括数据采集、GPIB、串口控制、数据分析、数据显示及数据存储，等等。
LabVIEW也有传统的程序调试工具，如设置断点、以动画方式显示数据及其子程序（子VI）的结果、单步执行等等，便于程序的调试。
虚拟仪器（virtualinstrumention）是基于计算机的仪器。
计算机和仪器的密切结合是目前仪器发展的一个重要方向。
粗略地说这种结合有两种方式，一种是将计算机装入仪器，其典型的例子就是所谓智能化的仪器。
随着计算机功能的日益强大以及其体积的日趋缩小，这类仪器功能也越来越强大，目前已经出现含嵌入式系统的仪器。
另一种方式是将仪器装入计算机。
以通用的计算机硬件及操作系统为依托，实现各种仪器功能。
虚拟仪器主要是指这种方式。
下面的框图反映了常见的虚拟仪器方案。
与C和BASIC一样，LabVIEW也是通用的编程系统，有一个完成任何编程任务的庞大函数库。
LabVIEW的函数库包括数据采集、GPIB、串口控制、数据分析、数据显示及数据存储，等等。
LabVIEW也有传统的程序调试工具，如设置断点、以动画方式显示数据及其子程序（子VI）的结果、单步执行等等，便于程序的调试。
虚拟仪器（virtualinstrumention）是基于计算机的仪器。
计算机和仪器的密切结合是目前仪器发展的一个重要方向。
粗略地说这种结合有两种方式，一种是将计算机装入仪器，其典型的例子就是所谓智能化的仪器。
随着计算机功能的日益强大以及其体积的日趋缩小，这类仪器功能也越来越强大，目前已经出现含嵌入式系统的仪器。
另一种方式是将仪器装入计算机。
以通用的计算机硬件及操作系统为依托，实现各种仪器功能。
虚拟仪器主要是指这种方式。
下面的框图反映了常见的虚拟仪器方案。
2024/3/5 18:30:04
1.47MB
1
高清扫描资源，Python作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联
2024/3/4 22:23:15
4.85MB
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基于JQueryEcharts大数据分析代码集合，方便学习；
结合jQuery熟练使用
结合jQuery熟练使用
2024/3/2 16:16:33
15.65MB
1
普元元数据管理系统是基于CWM（公共仓库元模型）规范的企业级元数据管理系统。
支持企业复杂异构数据源的采集，提供自动采集元数据接口，可根据业务需要扩展元模型。
支持通过界面或图形的方式进行元数据及关系的维护，提供多种需求的图形化方式来进行元数据分析。
具有通过元模型定制采集模板功能，对采集模板需求变化具有很强适应性。
具有强大的元数据版本管理和元数据变更功能。
支持元数据批量导出以及分析结果导出，支持元数据全文检索功能。
具有灵活完善的用户权限管理功能。
是目前业内支持全中文内核的一款重量级产品，支持企业元数据管理系统的快速部署、支持与企业现有认证系统的无缝集成。
已经取得在多家银行成功实践的经
支持企业复杂异构数据源的采集，提供自动采集元数据接口，可根据业务需要扩展元模型。
支持通过界面或图形的方式进行元数据及关系的维护，提供多种需求的图形化方式来进行元数据分析。
具有通过元模型定制采集模板功能，对采集模板需求变化具有很强适应性。
具有强大的元数据版本管理和元数据变更功能。
支持元数据批量导出以及分析结果导出，支持元数据全文检索功能。
具有灵活完善的用户权限管理功能。
是目前业内支持全中文内核的一款重量级产品，支持企业元数据管理系统的快速部署、支持与企业现有认证系统的无缝集成。
已经取得在多家银行成功实践的经
2024/2/29 20:46:40
52.27MB
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数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
在数字图像处理过程中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。
本文阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像等图像类型；
支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG等图像文件格式的读，写和显示。
上述功能均是在MATLAB语言的基础上，编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。
在数字图像处理过程中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。
本文阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像等图像类型；
支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG等图像文件格式的读，写和显示。
上述功能均是在MATLAB语言的基础上，编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。
2024/2/25 11:13:28
2.52MB
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轮廓分析概括coRPysprofiling是一个开放源代码库，旨在将探索性数据分析和可视化引入自然语言处理领域。
软件包中的函数将用于为单个文本语料库提供一些基本统计信息和可视化效果，或者提供将多个语料库彼此进行比较的功能。
安装您可以使用以下方法从安装coRPysprofiling的发行版本：install.packages("coRPysprofiling")特征一些特定功能包括：corpus_analysis：语料库分析将生成有关单个语料库特征的统计报告（例如，唯一单词数，平均单词/句子长度，使用的最高单词，主题分析）。
corpus_viz：corpus_viz将生成单个语料库的相关可视化效果（例如，词云，平均单词/句子长度的直方图，使用的最高单词）。
corpora_compare：给定两个或多个语料库，corpora_compare将在每对语料库之
软件包中的函数将用于为单个文本语料库提供一些基本统计信息和可视化效果，或者提供将多个语料库彼此进行比较的功能。
安装您可以使用以下方法从安装coRPysprofiling的发行版本：install.packages("coRPysprofiling")特征一些特定功能包括：corpus_analysis：语料库分析将生成有关单个语料库特征的统计报告（例如，唯一单词数，平均单词/句子长度，使用的最高单词，主题分析）。
corpus_viz：corpus_viz将生成单个语料库的相关可视化效果（例如，词云，平均单词/句子长度的直方图，使用的最高单词）。
corpora_compare：给定两个或多个语料库，corpora_compare将在每对语料库之
2024/2/23 18:47:48
6KB
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Python作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联合在一起构建一个强大的工作流。
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联合在一起构建一个强大的工作流。
2024/2/22 23:17:53
9.38MB
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黄红梅、张良均《python数据分析与应用》实训代码，全面地熟悉数据分析的流程和Python数据分析库的应用，利用Python解决企业实际问题的方法。
2024/2/22 4:32:11
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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
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