Vue(读音/vjuː/,类似于view)是一套用于构建用户界面的渐进式框架。
与其它大型框架不同的是,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。
Vue的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。
另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时,Vue也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。
是一个很好的教程,简洁,易懂
2024/5/19 19:41:15 74B vue 教程 vuejs
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BNC软件是由BKG开发的一款用于实时同步接收、解码及转换的GNSS数据流管理软件。
采用BNC软件进行实时精密单点定位时,其主要功能是接收来自NtripCaster的由IGS提供的精密轨道和钟差的改正系数,以及实时广播星历数据流,并对其进行解码,同时通过TCP/IP、UDP通讯接收来自测站接收机的观测值,通过这些数据流完成精密单点定位,这是最新版本源码,值得下载来调试。
2024/5/17 22:05:04 134.62MB BNC NTRIP RTCM 实时数据流
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iMacros_1264位安装包及破解文件。
安装iMacros_12后,在相应的安装目录,把文件夹【V12Crack】中的文件替换掉原来的
2024/5/17 4:58:43 18.38MB imacros
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Employee_Tracker_ManageYourCompanyBCS家庭作业周12
2024/5/17 4:22:02 3.86MB JavaScript
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【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
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第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区
2024/5/17 0:50:14 5.38MB matlab 神经网络
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C8051F020定时器定时时间计算方法假设C8051F020单片机的晶振是22114800HZ,测每秒计22114800个数经过12分频后,每秒计22114800÷12=1842900个数,如果设置计数器初值是0xfe90(即十进制65165),则需要计的数的个数为65535-65165=360,那么定时器的时间为(360÷1842900)(S)≈0.195ms,即0.2ms。
2024/5/12 22:32:34 247B c8051
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绝版资源,官方下载不到了,价格便宜mysql-for-visualstudio-1.2.8和mysql-connector-net-6.9.12.rar
2024/5/12 22:28:45 14.86MB mysql 6.9.12
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第一章:引言第二章:文本特征提取技术第三章:文本检索技术第四章:文本自动分类技术第五章:文本自动聚类技术第六章:话题检测跟踪技术第七章:文本过滤技术第八章:关联分析技术第九章:文档自动摘要技术第十章:信息抽取第十一章:智能问答(QA)技术第十二章:文本情感分析技术第十三章:Ontology第十四章:半结构化文本挖掘方法第十五章:文本挖掘工具与应用
2024/5/12 6:28:58 12.78MB 文本挖掘技术 北京大学 课件
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主要以下模型文件:1、《HFSS电磁仿真设计应用详解》课后14个模型2、HFSS6个微波电路仿真实例模型3、HFSS24个仿真实例模型(各种类型的都有)4、HFSSDipole极子天线仿真模型5、HFSSRCS计算例子模型6、HFSSVivaldi天线模型7、HFSS波纹喇叭设计模型8、HFSS仿真2.4G微带天线阵列模型9、HFSS仿真平面微带天线模型10、HFSS复杂封装结构模拟:焊盘2模型11、HFSS共面波导仿真模型12、HFSS环型电桥实例模型13、HFSS矩形微带天线实例模型14、HFSS微带天线的设计与仿真实例模型15、HFSS左手材料仿真源文件模型
2024/5/12 6:57:51 3.38MB RF 射频,HFSS 仿真,天线
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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