内容简介《VisualBasic.NET名目开拓宝典》首要介绍VisualBasic的数据库名目开拓进程。
《VisualBasic.NET名目开拓宝典》从适用的角度，对于若何使用VB开拓使用法度圭表标准做了体系、片面的介绍。
《VisualBasic.NET名目开拓宝典》分为两个部份，第一部份首要报告VB的相关学识，作为读者开拓进程中的参考书来盘问；
第二部份首要以一个ERP名目为例，报告若何经由学习章节中的例子，在实际开拓进程中，举行名目的需要阐发、数据库的方案，以及代码的实现。
书中搜罗资料管理体系、倾销管理体系、库存管理体系、销售管理体系等。
读过《VisualBasic.NET名目开拓宝典》之后，读者能够颇有定夺肠在自己的名目开拓中使用书中所学的内容。
《VisualBasic.NET名目开拓宝典》从适用的角度，对于若何使用VB开拓使用法度圭表标准做了体系、片面的介绍。
《VisualBasic.NET名目开拓宝典》分为两个部份，第一部份首要报告VB的相关学识，作为读者开拓进程中的参考书来盘问；
第二部份首要以一个ERP名目为例，报告若何经由学习章节中的例子，在实际开拓进程中，举行名目的需要阐发、数据库的方案，以及代码的实现。
书中搜罗资料管理体系、倾销管理体系、库存管理体系、销售管理体系等。
读过《VisualBasic.NET名目开拓宝典》之后，读者能够颇有定夺肠在自己的名目开拓中使用书中所学的内容。
2023/5/8 14:44:50
33.07MB
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ng故事展现图该角度展现图会天生一个故事书文件。
接下来的文件夹结构。
src/projectsourcecode|-app/appcomponents||-button/buttoncomponentexample||-button.component.*||-button.stories.ts<--storygenerated|+-...装置npm
接下来的文件夹结构。
src/projectsourcecode|-app/appcomponents||-button/buttoncomponentexample||-button.component.*||-button.stories.ts<--storygenerated|+-...装置npm
2023/5/5 2:07:47
17KB
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西门子PLC经由RS485的Modbus接口，毗邻维特智能角度传感器SINDT-485示例法度圭表标准
2023/5/4 13:07:11
92KB
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本文针对于往频频用的多少种永磁同步电机弱磁抑制方式举行综述。
基于抑制货物的不合，对于弱磁抑制方式举行分类，并详尽介绍了目前比力罕有的负id赔偿法、查表法、梯度飞腾法、电流角度法、单电流调解器法等方式
基于抑制货物的不合，对于弱磁抑制方式举行分类，并详尽介绍了目前比力罕有的负id赔偿法、查表法、梯度飞腾法、电流角度法、单电流调解器法等方式
2023/4/26 23:55:54
105KB
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本文阐发了台湾某银行客户的守约收入情景，提出了基于数据开掘本领的料想客户守约大概性。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
2023/4/26 23:56:21
1.25MB
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针对于多目的差分进化算法求解多目的优化下场时收敛慢战争均性欠佳等不够，提出了一种基于多策略排序变异的多目的差分进化算法。
该算法行使基于排序变异算子来快捷濒临真正的Pareto最优解，同时引入多策略差分进化算子以相持种群的多样性；
经由自顺挑策略动态调解抑制参数以普及算法的鲁棒性，并且从实际证实的角度阐发了所提算法的收敛性。
仿其实验下场评释，该算法绝对于近期相关文献中的改善算法具备更好的收敛性与多样性，从而批注晰所提算法的实用性。
该算法行使基于排序变异算子来快捷濒临真正的Pareto最优解，同时引入多策略差分进化算子以相持种群的多样性；
经由自顺挑策略动态调解抑制参数以普及算法的鲁棒性，并且从实际证实的角度阐发了所提算法的收敛性。
仿其实验下场评释，该算法绝对于近期相关文献中的改善算法具备更好的收敛性与多样性，从而批注晰所提算法的实用性。
2023/4/25 20:58:50
1.06MB
1
人脸识另外方式有许多，钻研的方式也不合，所以有不合的分类方式。
依据咱们所读入图像中人脸的角度不合，可分为正脸，侧脸的人脸识别。
依据合个器官的肤色以及外形不合，咱们可有基于若干特色以及基于肤色的人脸识别。
依据读入图像的色调不合，咱们可有玄色以及灰度图像的人脸识别
依据咱们所读入图像中人脸的角度不合，可分为正脸，侧脸的人脸识别。
依据合个器官的肤色以及外形不合，咱们可有基于若干特色以及基于肤色的人脸识别。
依据读入图像的色调不合，咱们可有玄色以及灰度图像的人脸识别
2023/4/25 13:47:53
1KB
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IONIC表率用于启动新名目的离子表率。
该表率将遵照最佳的角度以及离子显影实际。
留意：我将单元测试从经由汇总运行迁移到了版本0.10.0的Webpack。
假如您正在探究旧配置配备枚举，请拜望分支。
目录产物特色离子3替换Lodash来减小最终绑缚包的大小。
管理多个行为的node.js版本用于快捷，牢靠以及清静的依赖关连管理的。
用于更好的NPM剧本。
来自package.json的ENV变量会自动注入。
文档。
与GitlabCI的络续集成。
仅在按下以释放分支时自动天生apk。
仅在推开分支时才经由离子包装自动举行ipa。
。
查验与业力举行单元测试。
用量角器举行E2E测试。
量角器的截图记者。
伊斯坦布尔的代码拆穿包围率。
Gitlab徽章无头Chrome反对于测试林亭遵照Sass指南。
TSlint与。
GIT具备责任流。
自动变更日志。
经由cordova钩子从package.json自动对于齐config.xml中的使用法度圭表标准版本。
路途图在gitlab中自动下载.ipa。
装置与配置配备枚举快捷末了#Required
该表率将遵照最佳的角度以及离子显影实际。
留意：我将单元测试从经由汇总运行迁移到了版本0.10.0的Webpack。
假如您正在探究旧配置配备枚举，请拜望分支。
目录产物特色离子3替换Lodash来减小最终绑缚包的大小。
管理多个行为的node.js版本用于快捷，牢靠以及清静的依赖关连管理的。
用于更好的NPM剧本。
来自package.json的ENV变量会自动注入。
文档。
与GitlabCI的络续集成。
仅在按下以释放分支时自动天生apk。
仅在推开分支时才经由离子包装自动举行ipa。
。
查验与业力举行单元测试。
用量角器举行E2E测试。
量角器的截图记者。
伊斯坦布尔的代码拆穿包围率。
Gitlab徽章无头Chrome反对于测试林亭遵照Sass指南。
TSlint与。
GIT具备责任流。
自动变更日志。
经由cordova钩子从package.json自动对于齐config.xml中的使用法度圭表标准版本。
路途图在gitlab中自动下载.ipa。
装置与配置配备枚举快捷末了#Required
2023/4/25 13:40:32
1.5MB
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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
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