Windy（也称为Windyty）是用于天气预报可视化的非凡工具。
这个快速，直观，详细和最准确的气象应用程序受到专业飞行员，滑翔伞，跳伞者，风筝冲浪者，冲浪者，船民，渔民，追风者和气象极客的信赖，甚至受到政府，陆军参谋人员和救援队的信赖。
无论您是跟踪热带风暴还是潜在的恶劣天气，计划旅行，进行自己喜欢的户外运动，或者只需要知道本周末是否会下雨，Windy都会为您提供最新的天气预报。
Windy的独特之处在于，它为您带来比其他天气应用程序的专业功能更好的质量信息，而我们的产品是绝对免费的，甚至没有广告。
强大，流畅，流畅的演示使天气预报成为真正的乐趣！
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无论您是跟踪热带风暴还是潜在的恶劣天气，计划旅行，进行自己喜欢的户外运动，或者只需要知道本周末是否会下雨，Windy都会为您提供最新的天气预报。
Windy的独特之处在于，它为您带来比其他天气应用程序的专业功能更好的质量信息，而我们的产品是绝对免费的，甚至没有广告。
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2024/8/3 11:02:51
32.5MB
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IBMi2Analyst'sNotebook是一款由i2公司提供的强大的应用程序，让您可从不同的原始数据收集且呈现可视化信息，再利用多种分析工具进行情报分析。
本教材共228页，涵盖了I2使用的方方面面，是目前国内最权威的培训教程，一本书教你玩转I2.
本教材共228页，涵盖了I2使用的方方面面，是目前国内最权威的培训教程，一本书教你玩转I2.
2024/8/3 3:54:45
25.9MB
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sigmoid函数:nonlin(输出矩阵,矩阵,[是否求导(boolean)])底数矩阵:NumInd(输出矩阵,底常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵指数:ArrInd(输出矩阵,指常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数加矩阵:NumAdd(输出矩阵,加常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数减矩阵:NumSub(输出矩阵,被减数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,被乘数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵加法:ArrAdd(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])矩阵减法:ArrSub(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])哈达玛积:ArrDot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,乘常数,矩阵)矩阵乘法:Dot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B)矩阵可视化:ArrVis(矩阵)输出字符串转置矩阵:ArrT(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])一维数组矩阵化:ArrA(输出矩阵,列数,一维数组)元素矩阵化:Arr(输出矩阵,列数,元素1,元素2,元素3...)矩阵绝对值:ArrAbs(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])矩阵元素平均:Mean(矩阵)输出双精度小数随机小数矩阵:Rand(输出矩阵,行数,列数,[矩阵是否要系数])随机整数矩阵:intRand(输出矩阵,行数,列数,下限,上限)
2024/7/30 3:02:33
10KB
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特征检测与匹配的目标是识别一个图像中的关键点与另一个图像中的对应点之间的配对。
在此实验中，你将编写代码以检测图像中的特征点（对于平移、旋转和照明具有一定的不变性），并在另一个图像中找到最佳匹配特征。
为了帮你可视化结果并调试程序，我们提供了一个用户界面，可以显示检测到的特征和最佳匹配。
我们还提供了一个示例ORB特征检测器，用于结果比较。
该实验有三个部分：特征检测、特征描述和特征匹配。
您所需要实现的所有代码都在features.py中。
在此实验中，你将编写代码以检测图像中的特征点（对于平移、旋转和照明具有一定的不变性），并在另一个图像中找到最佳匹配特征。
为了帮你可视化结果并调试程序，我们提供了一个用户界面，可以显示检测到的特征和最佳匹配。
我们还提供了一个示例ORB特征检测器，用于结果比较。
该实验有三个部分：特征检测、特征描述和特征匹配。
您所需要实现的所有代码都在features.py中。
2024/7/30 0:22:45
21.64MB
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processing的数据可视化实现，计算图像梯度和图像切向，用箭头及流线可视化数据。
2024/7/28 8:20:25
3.44MB
1
VoltranJS什么是Voltran？为什么要使用它？Voltran是由Hepsiburada技术团队开发的微型前端框架。
帮助跨职能团队进行端到端的独立开发和部署。
如果需要具有以下功能的微型前端框架，则可以使用Voltran：轻巧快速的API服务单个和多个组件预览（可视化组件）SEO友好（如果需要）CSS和SCSS支持仅支持React（目前）安装Voltran需要运行v10.15.0+。
安装Voltran。
纱$yarnaddvoltranjsNpm$npminstallvoltranjs用法这是一个示例组件。
首先，您应该导入@voltran/core。
之后，我们可以编写组件的代码。
HelloWorld.jsconstvoltran=require('@voltran/core');importReactfrom'react';constROUTE_PATHS={HELLOWORLDPAGE:'/HelloWorld',};constHel
帮助跨职能团队进行端到端的独立开发和部署。
如果需要具有以下功能的微型前端框架，则可以使用Voltran：轻巧快速的API服务单个和多个组件预览（可视化组件）SEO友好（如果需要）CSS和SCSS支持仅支持React（目前）安装Voltran需要运行v10.15.0+。
安装Voltran。
纱$yarnaddvoltranjsNpm$npminstallvoltranjs用法这是一个示例组件。
首先，您应该导入@voltran/core。
之后，我们可以编写组件的代码。
HelloWorld.jsconstvoltran=require('@voltran/core');importReactfrom'react';constROUTE_PATHS={HELLOWORLDPAGE:'/HelloWorld',};constHel
2024/7/27 14:43:48
60KB
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Tecplot360是美国Tecplot公司推出的系列软件中的一员，Tecplot360EX是Tecplot360的加强版本，是一套专业CFD和数值模拟与视觉化的软件工具。
Tecplot360界面友好，易学易用，能按照您的设想迅速的根据数据绘图及生成动画，对复杂数据进行分析，进行多种布局安排，并将您的结果与专业的图像和动画联系起来，主要用户图形可视化方面，能为设计师们节省大量时间和精力。
需要的
Tecplot360界面友好，易学易用，能按照您的设想迅速的根据数据绘图及生成动画，对复杂数据进行分析，进行多种布局安排，并将您的结果与专业的图像和动画联系起来，主要用户图形可视化方面，能为设计师们节省大量时间和精力。
需要的
2024/7/25 19:25:48
104.31MB
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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