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2024/7/2 15:14:37 286KB 硬件测试 常见题 面试题 PDF
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在工程项目中各个案例非常丰富,种类繁多,但只要在分析案例时注重调研分析,以用户需求为中心,利用数据库设计的理论指导,定能较好的建立符合你项目的数据模型。
为了使数据库研发人员更好的学习数据库,现提供了10个常见的数据库工程项目分析案例。
2024/7/1 21:30:29 606KB 数据库
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TestFlight使用过程中常见问题
2024/7/1 19:20:23 16KB ios
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该文档是嵌入式C语言面试常见笔试面试题,包括C基础知识部分,数据结构部分,嵌入式部分等。
2024/6/29 19:28:49 67KB C语言 C面试题 C笔试题
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《C语言实例解析精粹》作者:曹衍龙、林瑞仲、徐慧,出版社:人民邮电出版社,ISBN:9787115163073,高清影印版,本资源带有PDF书签,方便读者朋友阅读。
本资源附带全书源代码。
内容简介:  本书主要讲解c语言编程涉及的各类常见实例,共分8篇,以“基础篇→数据结构篇→数值计算与趣味数学篇→图形篇→系统篇→常见试题解答篇→游戏篇→综合实例篇”具体展开,共汇集220个实例,基本涵盖了目前c语言编程的各个方面。
  书中以具体的实例为线索,特别注重对例题的分析、对知识点的归纳、对求解方法的引申,同时程序代码中融会了c语言的各种编程技巧,条理清晰,以方便读者举一反三,开发出符合特定要求的程序。
本书的配套光盘中涵盖了书中所有实例的源代码,以方便读者学习和查阅。
  本书适合具有初步c语言基础的读者阅读,可作为高校相关专业的辅导教材,也可作为c语言使用者进行程序设计的实例参考手册。
目录:第一部分 基础篇 实例1 第一个c程序  实例2 运行多个源文件  实例3 求整数之积  实例4 比较实数大小  实例5 字符的输出  实例6 显示变量所占字节数  实例7 自增/自减运算  实例8 数列求和  实例9 乘法口诀表  实例10 猜数字游戏  实例11 模拟atm(自动柜员机)界面  实例12 用一维数组统计学生成绩  实例13 用二维数组实现矩阵转置  实例14 求解二维数组的最大/最小元素  实例15 利用数组求前n个质数  实例16 编制万年历  实例17 对数组元素排序  实例18 任意进制数的转换  实例19 判断回文数 实例20 求数组前n个元素之和  实例21 求解钢材切割的最佳订单  实例22 通过指针比较整数大小  实例23 指向数组的指针  实例24 寻找指定元素的指针  实例25 寻找相同元素的指针  实例26 阿拉伯数字转换为罗马数字  实例27 字符替换  实例28 从键盘读入实数  实例29 字符行排版  实例30 字符排列  实例31 判断字符串是否回文  实例32 通讯录的输入输出  实例33 扑克牌的结构表示  实例34 用“结构”统计学生成绩  实例35 报数游戏  实例36 模拟社会关系  实例37 统计文件的字符数  实例38 同时显示两个文件的内容   实例39 简单的文本编辑器  实例40 文件的字数统计程序  实例41 学生成绩管理程序 第二部分 数据结构篇 实例42 插入排序 实例43 希尔排序 实例44 冒泡排序  实例45 快速排序  实例46 选择排序  实例47 堆排序  实例48 归并排序  实例49 基数排序  实例50 二叉搜索树操作  实例51 二项式系数递归  实例52 背包问题  实例53 顺序表插入和除  实例54 链表操作(1)  实例55 链表操作(2)  实例56 单链表就地逆置  实例57 运动会分数统计  实例58 双链表  实例59 约瑟夫环  实例60 记录个人资料  实例61 二叉树遍历  实例62 浮点数转换为字符串  实例63 汉诺塔问题  实例64 哈夫曼编码  实例65 图的深度优先遍历  实例66 图的广度优先遍历  实例67 求解最优交通路径  实例68 八皇后问题  实例69 骑士巡游  实例70 用栈设置密码  实例71 魔王语言翻译  实例72 火车车厢重排  实例73 队列实例  实例74 k阶斐波那契序列 第三部分 数值计算与趣味数学篇 实例75 绘制余弦曲线和直线的叠加  实例76 计算高次方数的尾数  实例77 打鱼还是晒网  实例78 怎样存钱以获取最大利息  实例79 阿姆斯特朗数  实例80 亲密数  实例81 自守数  实例82 具有abcd=(ab+cd)2性质的数  实例83 验证歌德巴赫猜想  实例84 素数幻方  实例85 百钱百鸡问题  实例86 爱因斯坦的数学题  实例87 三色球问题  实例88 马克思手稿中的数学题  实例89 配对新郎和新娘  实例90 约瑟夫问题  实例91 邮票组合  实例92 分糖果  实例93 波瓦松的分酒趣题  实例94 求π的近似值  实例95 奇数平方的有趣性质  实例96 角谷猜想  实例97 四方定理  实例98 卡布列克常数  实例9
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iTunes搜索完成该项目的学生表明他们可以:了解和解释枚举的常见用例定义自定义枚举类型使用文档了解如何使用RESTAPI了解并解释JSON的目的使用URLSession向URL发出GET请求实现URLSessionDataTask完成关闭使用JSONDecoder()将API返回的JSON数据转换为模型对象介绍iTunesSearch允许您使用iTunesSearchAPI搜索应用程序,音乐和电影。
您将练习使用枚举,使用URLSessionDataTaskGET请求,使用API​​文档和解析JSON。
请查看下面的屏幕录像,以了解完成的项目的外观:指示请分叉并克隆此存储库。
该存储库没有入门项目,因此请在克隆的存储库文件夹中创建一个。
第1部分-SearchResult和SearchResultController搜索结果此应用程序使用iTu
2024/6/25 1:06:44 1.23MB Swift
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├─1.计算机视觉简介、环境准备(python,ipython)│computervsion.pdf│CS231introduction.pdf│├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择│2.图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4│2.初识图像分类.pdf│├─3.再谈线性分类器│3.再谈线性分类器.mp4│再谈线性分类器.pdf│├─4.反向传播算法和神经网络简介│.反向传播算法和神经网络简介.pdf│4.反向传播算法和神经网络简介.mp4│├─5.神经网络训练1│5.-神经网络训练1.pdf│5.神经网络训练1.mp4│├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介│6.神经网络训练2.mp4│神经网络训练2.pdf│├─7.卷积神经网络│7.卷积神经网络.mp4│Lession7.pdf│├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景│8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4│PhotoOCR_xbai.pdf│└─9.物体定位检测物体定位检测.pdf│├─10.卷积神经网络可视化│.卷积神经网络可视化.pdf│10.卷积神经网络可视化.mp4│├─11.循环神经网络及其应用│11.循环神经网络及其应用.mp4│循环神经网络.pdf│├─12.卷积神经网络实战│12.卷积神经网络训练实战.mp4│卷积神经网络实战.pdf│├─13.常见深度学习框架介绍│常见深度学习框架介绍.pdf│├─14.图像切割│14.图像切割.mp4
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Oracle的常见面试题,Oracle的常见面试题,Oracle的常见面试题
2024/6/23 17:56:51 8KB oracle面试题
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随着Web技术和移动设备的快速发展,Hybrid技术已经成为一种最主流最常见的方案。
一套好的Hybrid架构方案能让App既能拥有极致的体验和性能,同时也能拥有Web技术灵活的开发模式、跨平台能力以及热更新机制,本系列文章是公司在这方面实践的一个总结,包含了原理解析、方案选型与实现、实践优化等方面。
HybridApp,俗称混合应用,即混合了Native技术与Web技术进行开发的移动应用。
现在比较流行的混合方案主要有三种,主要是在UI渲染机制上的不同:基于WebViewUI的基础方案,市面上大部分主流App都有采用,例如微信JS-SDK,通过JSBridge完成H5与Native的双向通讯,从而
2024/6/22 10:22:21 244KB HybridApp技术解析--原理篇
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Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask,Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的?有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中,您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始,您将专注于DL和神经网络的基础知识,包括常见的变体,例如卷积神经网络(CNN)。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后,本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI,帮助您获得使用Python库(例如Django和Flask)开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后,您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices(AWS)上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能:探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
2024/6/19 18:14:16 44.25MB flask aws django deep-learning
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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