该论文近10000字目录1.绪论1.1引言 11.2发展前景 11.3研讨意义 12.需求分析2.1可行性分析 12.1.1技术可行性 22.1.2经济可行性 22.1.3操作可行性 22.2安全性分析 22.3功能分析 22.4用例图 32.5开发需求 52.5.1开发环境 52.5.2开发平台 53.概要设计3.1功能模块设计 63.2数据库设计 73.2.1概念结构设计 7.....5.测试5.1测试目的 305.2测试实例 305.3测试总结 426.结束语 43参考文献 44致谢.
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FashionMNIST数据集的png格式将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹,训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹,共60000张训练集,10000张测试集,图片格式pngFashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。
它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能,且不需要改动任何的代码。
2021/3/18 16:51:04 39.06MB Fashion-MNIS png
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这是一万有引力算法的二进制使用,可以说是GSA的一种变形使用,大家可以看看这篇文章《BGSA:Binarygravitationalsearchalgorithm》,网址:https://www.researchgate.net/publication/220132723
2020/2/6 7:06:34 8KB BGSA matlab
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数据结构的所有排序,源代码,改变MAX值可以改变随机数的多少。
花了一下午写出来的,清大家多多支持。
一个文件,处理你课后一个下午的时间。
2021/7/21 18:42:48 1.83MB c/c++ 排序 随机数 数据结构
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由于现在隐私保护问题,不允许获取设备的IMEI和MAC地址,因而找出来这么一个方案,适用于做各种投票时获取设备的标识信息,虽然不具有绝对的唯一性,但是应对普通的需求完全够了,本代码不需要引用任何文件,粘贴即可使用,在上万级的投票收集项目中应用过,亲测有效且未发现问题。
现贡献出来,只为换点C币,供我下载点别的资源,谢谢各位捧场。
2017/8/1 9:45:38 416B JS html
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2019年1月27号,海南省的高德poi数据,一共有30多万条。
2020/10/9 20:03:54 39.94MB 2019年 高德poi 海南省
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2019年1月27号,海南省的高德poi数据,一共有30多万条。
2020/6/17 3:37:49 39.94MB 2019年 高德poi 海南省
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【开发环境及工具】LinuxGCC【项目描述】  该游戏兵种有骑士,弓箭手,步兵。
每个兵种有血(80-200),防御(0-5),攻击力(8-20),造价(50-200)等基本数据(可选射程,速度也可以增加其他属性)。
兵种间又有相生相克,步兵克骑兵克弓箭克步兵。
骑士要血,功,防等指数相对优秀,但是造价高昂,步兵指数一般,但是造价低,弓箭手造价一般,但是血和防御很低。
该游戏有两种模式:1->各个数据和数量给定,模仿两军交战场面(1000vs1000);2->金钱给定给定一定数量的金钱(10000)开始两军交战可执行
2018/7/25 3:30:45 16KB 模拟战争游戏 C语言
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适用于Monolog的AWSCloudWatchLogs处理程序处理程序PHP的日志库发送日志记录到服务。
在使用此库之前,建议您先了解AWSCloudWatch服务的。
如果您觉得这个资料库有用,请按★星号按钮。
免责声明该库通过AWSPHPSDK使用AWSAPI,该API对并发请求有限制。
这意味着在高并发或高负载的应用程序上,最好的方法可能无法正常工作。
请考虑使用其他处理方案,例如登录到stdout并使用fluentd重定向日志。
要求PHP^7.2具有适当权限的AWS账户(请参阅下面的权限列表)产品特点最多发送10000个批处理日志,以避免超出速率错误使用标签创建的日志组AWSCloudWatchLogs工作人员延迟加载适用于Web应用程序以及长期存在的CLI守护程序和工作程序安装通过运行安装最新版本的$composerrequiremaxbanton/cwh:^2.0基本用法<?phpuseAws\CloudWatchLogs\CloudWatchLogsClient;useMaxbanton
2019/3/17 14:09:46 15KB php aws monolog cloudwatch
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加反响[x,fs]=wavread('themass.wav');N=10000;x1=[x;zeros(N,1)];x2=0.5*[zeros(N,1);x];y=x1+x2;subplot(3,1,1);plot(y);title('含反响信号波形');y1=fft(y);subplot(3,1,2);
2020/1/15 22:31:58 324B 变声
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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