基于ASP.NET的所有资料包括:4份儿实验报告,一份儿结课论文,一份儿课程设计报告。
2025/8/29 6:47:35 1.28MB ASP.NET资料
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资源是本人在平时闲暇时间琢磨做的一个网站中的一个子网页,需要web课程设计的同学可以来下载,网页中包含css,html5,javascript
2025/8/29 6:52:05 1.72MB web 前端 html5
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C++数据结构_大作业课程设计(校园导游咨询),可作为毕业设计
2025/8/29 4:56:03 653KB c++ 数据结构 校园导游咨询
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对于教务处来,工作之一主要是管理教室内各种设备和物品,现在要求设计一套管理系统,管理内教室内的各种设备。
功能要求如下:1、 教室描述,教室状态描述2、 教务处设备管理,设备状态管理3、 教室内增加设备,减少设备,查询设备(设备要求有5个以上的种类)4、 教室内信息显示,查询
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机械课程设计做的V带轮,一般V带轮的标准画法。
2025/8/28 14:40:43 83KB V带轮cad图纸
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MATLAB设计GOERTZEL算法,实现识别功能,满足课程设计开发需求。
2025/8/28 3:26:27 1KB MATLAB GOERTZEL
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北大ACM在线评测系统,适合搭建自己的评测系统,也可以在此基础上进行修改ACM在线评测系统的网名为acm.zjut.edu.cn,它是集程序设计竞赛、竞赛训练、课程实验、平时练习于一身的网上实时提交系统,非常好用,需要的可以下载哦!
2025/8/27 14:40:56 12.83MB 北大ACM在线评测系统 acm
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分享给需要的人,黑马2015年和2014年.Net最全这是黑马目前最新一期也是最后一期.NET培训课程,课程视频录制于2015年,内含代码与笔记。
也含有2014黑马.NET全套视频教程与源码。
2025/8/27 14:56:22 251B 黑马 .NET
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一份优秀的课程设计-基于Android的天气预报开发,内含源代码,apk和论文!
2025/8/27 8:15:07 10.37MB Android 天气预报
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DaphneKoller关于ProbabilisticGraphicalModels的最权威大作,内容详实深入,是各大名校机器学习和人工智能专业相应课程的指定教材AdaptiveComputationandMachineLearningThomasdietterich,EditorChristopherBishop,DavidHeckerman,MichaelJordan,andMichaelKearns,AssociateEditorsBioinformatics:TheMachinelearningApproach,PierreBaldiandSorenBrunakReinforcementLearning:AnIntroduction,RichardS.SuttonandAndrewG.BartoGraphicalmodelsforMachineLearningandDigitalCommunication,BrendanJ.FreyLearningingraphicalModels,MichaelI.JordanCausation,Prediction,andSearch,2nded,PeterSpirtes,ClarkGlymour,andRichardScheinesPrinciplesofDataMining,DavidHand,HeikkiMannila,andPadhraicSmythBioinformatics:TheMachineLearningApproach,2nded,PierreBaldiandSorenBrunakLearningKernelclassifiers:TheoryandAlgorithms,RalfHerbrichLearningwithKernels:SupportVectorMachines,Regularization,Optimization,andBeyond,BernhardScholkopfandAlexanderJsmolaIntroductiontoMachineLearning,EthemAlpaydinGaussianProcessesforMachineLearning,CarlEdwardRasmussenandChristopherK.I.WilliamsSemi-SupervisedLearning,OlivierChapelle,BernhardScholkopf,andAlexanderZien,edsTheMinimumdescriptionLengthPrinciple,PeterDGrunwaldIntroductiontoStatisticalRelationalLearning,liseGetoorandBenTaskar,edsProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques,DaphneKollerandNirFriedmanProbabilisticGraphicalModelsPrinciplesandTechniquesDaphnekollerNirfriedmanThemitpressCambridge,MassachusettsLondon,England@2009MassachusettsInstituteofTechnologyAllrightsreserved.Nopartofthisbookmaybereproducedinanyformbyanyelectronicormechanicalmeans(includingphotocopying,recording,orinformationstorageandretrieval)withoutpermissioninwritingfromthepublisherForinformationaboutspecialquantitydiscounts,pleaseemailspecial_sales@mitpress.mit.eduThisbookwassetbytheauthorsinBlFX2EPrintedandboundintheunitedstatesofamericaLibraryofCongressCataloging-in-PublicationDataKoller,DaphneProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniquesDaphneKollerandNirFriedmanpcm.-(Adaptivecomputationandmachinelearning)IncludesbibliographicalreferencesandindexisBn978-0-262-01319-2(hardcover:alk.paper1.Graphicalmodeling(Statistics)2.Bayesianstatisticaldecisiontheory--Graphicmethods.IKoller,Daphne.II.Friedman,NirQA279.5.K652010519.5’420285-dc222009008615109876543ToourfamiliesmyparentsDovandditzamyhusbanddanmydaughtersnatalieandmayaDKmyparentsNogaandGadmywifemychildrenroyandliorMEAsfarasthelawsofmathematicsrefertoreality,theyarenotcertain,asfarastheyarecertain,theydonotrefertorealityAlberteinstein1956Whenwetrytopickoutanythingbyitself,wefindthatitisboundfastbyathousandinvisiblecordsthatcannotbebroken,toeverythingintheuniverseJohnMuir,1869Theactualscienceoflogicisconversantatpresentonlywiththingseithercertain,impossible,orentirelydoubtful.Thereforethetruelogicforthisworldisthecalculusofprobabilities,whichtakesaccountofthemagnitudeoftheprobabilitywhichis,oroughttobe,inareasonableman'smindJamesClerkMaxwell,1850Thetheoryofprobabilitiesisatbottomnothingbutcommonsensereducedtocalculus;itenablesustoappreciatewithexactnessthatwhichaccuratemindsfeelwithasortofinstinctforwhichofttimestheyareunabletoaccount.PierreSimonLaplace,1819MisunderstandingofprobabilitymaybethegreatestofallimpedimentstoscientificliteracyStephenJayGouldContentsAcknowledgmentsListoffiguresListofalgorithmsListofboxesXXX1IntroductionL1Motivation11.2StructuredProbabilisticModels21.2.1ProbabilisticGraphicalModels31.2.2Representation,Inference,Learning51.3Overviewandroadmap61.3.1OverviewofChapters61.3.2Readersguide1.3.3ConnectiontoOtherDisciplines1.4Historicalnotes122Foundations2.1ProbabilityTheory2.1.1ProbabilityDistributions152.1.2BasicConceptsinProbability182.1.3RandomVariablesandJointDistributions192.1.4IndependenceandConditionalIndependence2:2.1.5QueryingaDistribution2.1.6ContinuousSpaces272.1.7ExpectationandVariance312.2Graphs342.2.1Nodesandedges342.2.2Subgraphs352.2.3Pathsandtrails36
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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