第一章论述了COSMIC方法适用的软件类型。
定义了“功能性用户需求”（FUR）术语以及COSMIC方法的基本原则。
另外，本章节还介绍了COSMIC方法的度量过程及度量单位。
第二章描述了度量过程的第一个阶段——度量策略阶段及其主要参数，如度量目的、范围及软件块的功能用户。
只有在开始度量前定义了这些参数，度量结果的含义才能被认可和理解。
第三章讨论了度量过程的第二个阶段——映射阶段，定义了如何把FUR映射到功能处理和数据移动。
一个数据移动会移动一个数据组，其中包括描述一个“兴趣对象”的所有数据属性。
另外，本章节也定义了四种数据移动：输入—从功能用户移出数据；
输出—移动数据到功能用户；
读—从持久存储介质移出数据；
写—移动数据到持久存储介质。
第四章描述了度量过程的最终阶段——度量阶段，定义了度量软件块功能性用户需求规模的规则以及累计不同软件块规模的方法。
此外，本章节也讨论了如何度量软件变更的规模以及对标准COSMIC方法进行“本地化扩展”的可行性。
第五章列出了记录度量过程及结果需要考虑的相关参数。
定义了“功能性用户需求”（FUR）术语以及COSMIC方法的基本原则。
另外，本章节还介绍了COSMIC方法的度量过程及度量单位。
第二章描述了度量过程的第一个阶段——度量策略阶段及其主要参数，如度量目的、范围及软件块的功能用户。
只有在开始度量前定义了这些参数，度量结果的含义才能被认可和理解。
第三章讨论了度量过程的第二个阶段——映射阶段，定义了如何把FUR映射到功能处理和数据移动。
一个数据移动会移动一个数据组，其中包括描述一个“兴趣对象”的所有数据属性。
另外，本章节也定义了四种数据移动：输入—从功能用户移出数据；
输出—移动数据到功能用户；
读—从持久存储介质移出数据；
写—移动数据到持久存储介质。
第四章描述了度量过程的最终阶段——度量阶段，定义了度量软件块功能性用户需求规模的规则以及累计不同软件块规模的方法。
此外，本章节也讨论了如何度量软件变更的规模以及对标准COSMIC方法进行“本地化扩展”的可行性。
第五章列出了记录度量过程及结果需要考虑的相关参数。
2025/10/8 7:16:41
2.05MB
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1.本程序只在WindowsXP平台上经过完整测试，因此只能保证该程序在WinXP系统下正确运行。
2.由于本程序使用的是MySQL数据库，因此需要计算机上安装有MySQL。
如果没有，可以尝试Access数据库。
3.将本程序下载到本地计算机后，需要建立ODBC连接。
建立方法如下：进入开始菜单-＞控制面板-＞管理工具-＞数据源（ODBC），建立一个新的系统DSN：选择“Add-_-MySQLODBC3.51Driver”，数据源名称为“daq_test”，然后自己根据实际情况配置，点击OK完成设置。
4.启动系统.vi，输入用户名：admin，密码：answer登录系统。
进入系统后可以更改密码或管理用户等等。
数据采集板卡为NI-6221,信号调理模块为SCC-RTD01。
数据采集后以单位时间间隔存入数据库预设采样率为1000S/s,每通道采样数为1000,采样率＝每通道采样数,连续采样本设计为3通道数据采集，具有调节采样参数的功能，采集数据的实时显示和历史数据的查询。
2.由于本程序使用的是MySQL数据库，因此需要计算机上安装有MySQL。
如果没有，可以尝试Access数据库。
3.将本程序下载到本地计算机后，需要建立ODBC连接。
建立方法如下：进入开始菜单-＞控制面板-＞管理工具-＞数据源（ODBC），建立一个新的系统DSN：选择“Add-_-MySQLODBC3.51Driver”，数据源名称为“daq_test”，然后自己根据实际情况配置，点击OK完成设置。
4.启动系统.vi，输入用户名：admin，密码：answer登录系统。
进入系统后可以更改密码或管理用户等等。
数据采集板卡为NI-6221,信号调理模块为SCC-RTD01。
数据采集后以单位时间间隔存入数据库预设采样率为1000S/s,每通道采样数为1000,采样率＝每通道采样数,连续采样本设计为3通道数据采集，具有调节采样参数的功能，采集数据的实时显示和历史数据的查询。
2025/10/7 17:19:30
3.08MB
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准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有重要意义，滞后性是产生风电功率预测误差的主要原因，尤其是风速变化较快时，滞后性引起的预测误差较大。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。
2025/10/7 16:31:21
1.91MB
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帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
2025/10/7 10:41:06
2.61MB
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C++操作word：插入文字、图片、表格，设置样式字体；
VS2010+DAO访问ACCESS；
生成word文档；
封装一些简单的word操作方法；
比较基础，适合初学者。
VS2010+DAO访问ACCESS；
生成word文档；
封装一些简单的word操作方法；
比较基础，适合初学者。
2025/10/7 8:11:10
26.17MB
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提供解决无法在线连接Internet连接方法：1、安装证书文件；
2、修改在线访问连接方式等；
3、提供离线安装下载种子链接；
2、修改在线访问连接方式等；
3、提供离线安装下载种子链接；
2025/10/7 8:54:19
223KB
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java的五子棋小程序，没有人机功能，需要人机的功能可以去看我发布的Android版的源码，因为这个写在前Android的写在后，所以这个上面没加人机的方法。
其实做到“简单”的人机也就两个方法的事
其实做到“简单”的人机也就两个方法的事
2025/10/7 6:18:49
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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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