百度echarts地图目前不提供下载和在线构建了，对于想继续使用echarts地图的人员来说，只能从其他途径来获得。
虽然可以从其他网站上下载，但仅限于省市的地图，没有单独的区县地图，于是本人花了一两天时间写了这个小工具，可以生成任何区县的js地图。
注：1、生成的区县地图中没有乡镇区划，只有区县的轮廓（百度echarts地图本身也只到区县）。
2、也可以生成省级或市级的地图，但也仅仅是这个省或市的轮廓，里面没有下一级区划。
如果想要包括下一级区划，可以研究、改动代码。
3、对于不是只包括一个封闭区域的区划，如上海这种包括岛屿的，生成出来的地图只能显示其中一个封闭区域。
因此小工具不适合这种情况，或需要改动代码。
使用方法：1、用IE浏览器打开index.html，当底部提示“InternetExplorer已限制此网页运行脚本或ActiveX控件”时，点击右侧的按钮让其允许。
2、输入行政区划名和地图引用名，点击“点击生成js”按钮。
3、点击“确认生成的地图”链接，确认是否生成了正确的地图。
4、如生成了正确的地图，目录中map.js文件即为可以使用的地图js文件。
虽然可以从其他网站上下载，但仅限于省市的地图，没有单独的区县地图，于是本人花了一两天时间写了这个小工具，可以生成任何区县的js地图。
注：1、生成的区县地图中没有乡镇区划，只有区县的轮廓（百度echarts地图本身也只到区县）。
2、也可以生成省级或市级的地图，但也仅仅是这个省或市的轮廓，里面没有下一级区划。
如果想要包括下一级区划，可以研究、改动代码。
3、对于不是只包括一个封闭区域的区划，如上海这种包括岛屿的，生成出来的地图只能显示其中一个封闭区域。
因此小工具不适合这种情况，或需要改动代码。
使用方法：1、用IE浏览器打开index.html，当底部提示“InternetExplorer已限制此网页运行脚本或ActiveX控件”时，点击右侧的按钮让其允许。
2、输入行政区划名和地图引用名，点击“点击生成js”按钮。
3、点击“确认生成的地图”链接，确认是否生成了正确的地图。
4、如生成了正确的地图，目录中map.js文件即为可以使用的地图js文件。
2025/10/30 16:33:24
184KB
1
利用eCognitionDeveloper输出的地类样本的特征值Excel，可以将其导入到CART决策树中，同样可以实现分类特征的自动选择和特征阈值的自动确定，利用CART决策树自动构建得到一个具有分类顺序的二叉树；
然后将这个二叉树，应用到eCognitionDeveloper中，构建分类规则集。
这里是SalfordPredictiveModeler（简称SPM）中构建CART决策数的操作方法。
然后将这个二叉树，应用到eCognitionDeveloper中，构建分类规则集。
这里是SalfordPredictiveModeler（简称SPM）中构建CART决策数的操作方法。
2025/10/30 16:28:33
5.08MB
1
程序是用于解决多分类问题的“一对一”方法，程序中有个二分类接口是高斯过程分类器，用户可以进行修改，用什么分类器都可以。
该程序是用MATLAB把一对一的思想写成了代码。
该程序是用MATLAB把一对一的思想写成了代码。
2025/10/30 7:18:54
1KB
1
用于退出极域电子教室学生端，使用方法请看本人博文极域九法。
请勿用于非正当用途！POWEREDBYPHANTOOM(LSH）
请勿用于非正当用途！POWEREDBYPHANTOOM(LSH）
2025/10/29 13:15:06
7.46MB
1
分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang
2025/10/29 10:38:37
1.56MB
1
《matlabgui设计学习手记(第2版)》首先介绍了gui设计的预备知识；
然后详细讲解了gui对象的属性及两种创建gui的方法：采用函数创建和采用guide创建；
之后深入讲解了activex控件、定时器、串口及mcc编译的相关知识；
最后，书中给出两个综合实例，供读者研究学习。
书中穿插了大量的图表和例题，方便读者边查边练。
《matlabgui设计学习手记(第2版)》适合需要短时间内迅速掌握matlabgui设计的初学者，也可作为相关专业师生或工程开发人员的参考手册。
第1章GUl设计预备知识第2章文件1／O第3章二维绘图简介第4章句柄图形系统第5章预定义对话框第6章采用GUIDE建立GUI第7章ActiveX控件第8章定时器第9章串口编程第10章mcc编译第11章综合实例附录MATLABGUI设计常用函数
然后详细讲解了gui对象的属性及两种创建gui的方法：采用函数创建和采用guide创建；
之后深入讲解了activex控件、定时器、串口及mcc编译的相关知识；
最后，书中给出两个综合实例，供读者研究学习。
书中穿插了大量的图表和例题，方便读者边查边练。
《matlabgui设计学习手记(第2版)》适合需要短时间内迅速掌握matlabgui设计的初学者，也可作为相关专业师生或工程开发人员的参考手册。
第1章GUl设计预备知识第2章文件1／O第3章二维绘图简介第4章句柄图形系统第5章预定义对话框第6章采用GUIDE建立GUI第7章ActiveX控件第8章定时器第9章串口编程第10章mcc编译第11章综合实例附录MATLABGUI设计常用函数
2025/10/29 4:26:03
45.69MB
1
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