博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047VGG-Face模型Pytorch版本，使用Pytorch的torch.load(VGG_FACE_LOCATION)可直接读取，基于千万张人脸数据训练，

互联网上经常被用来研究信用风险评级模型的加州大学机器学习数据库中的germancreditdata

一本目前为止最好的fluent学习书本第一章流体力学基础与FLUENT简介第一节概论一、流体的密度、重度和比重二、流体的黏性——牛顿流体与非牛顿流体三、流体的压缩性——可压缩与不可压缩流体四、液体的表面张力第二节流体力学中的力与压强一、质量力与表面力二、绝对压强、相对压强与真空度三、液体的汽化压强四、静压、动压和总压第三节能量损失与总流的能量方程一、沿程损失与局部损失二、总流的伯努里方程三、人口段与充分发展段第四节流体运动的描述一、定常流动与非定常流动二、流线与迹线三、流量与净通量四、有旋流动与有势流动五、层流与湍流第五节亚音速与超音速流动一、音速与流速二、马赫数与马赫锥三、速度系数与临界参数四、可压缩流动的伯努里方程五、等熵滞止关系式第六节正激波与斜激波一、正激波二、斜激波第七节流体多维流动基本控制方程一、物质导数二、连续性方程三、N—S方程第八节边界层与物体阻力一、边界层及基本特征二、层流边界层微分方程三、边界层动量积分关系式四、物体阻力第九节湍流模型第十节FLUENT简介一、程序的结构二、FLUENT程序可以求解的问题三、用FLUENT程序求解问题的步骤四、关于FLUENT求解器的说明五、FLUENT求解方法的选择六、边界条件的确定第二章二维流动与传热的数值计算第一节冷、热水混合器内部二维流动一、前处理——利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图第3步由节点创建直线第4步创建圆弧边第5步创建小管嘴第6步由线组成面第7步确定边界线的内部节点分布并创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行混合器内流动与热交换的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步建立求解模型第3步设置流体的物理属性第4步设置边界条件第5步求解第6步显示计算结果第7步使用二阶离散化方法重新计算第8步自适应性网格修改功能小结课后练习第二节喷管内二维非定常流动一、利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图和边界线的节点第3步由节点创建直线第4步利用圆角功能对I点处的角倒成圆弧第5步由边线创建面第6步定义边线上的节点分布第7步创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行喷管内流动的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步确定长度单位第3步建立求解模型第4步设置流体属性第5步设置工作压强为0atm第6步设置边界条件第7步求解定常流动第8步非定常边界条件设置以及非定常流动的计算第9步求解非定常流第10步对非定常流动计算数据的保存与后处理小结课后练习第三节三角翼的可压缩外部绕流一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动Gambit，并选择求解器为FLUENT5／6第2步创建节点第3步由节点连成线第4步由边线创建面第5步创建网格第6步设置边界类型第7步输出网格文件二、利用FLUENT进行仿真计算第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步建立计算模型第4步设置流体材料属性第5步设置工作压强第6步设置边界条件第7步利用求解器进行求解第8步计算结果的后处理小结课后练习第四节三角翼不可压缩的外部绕流(空化模型应用)第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步设置求解器第4步设置流体材料及其物理性质第5步设置流体的流相第6步设置边界条件第7步求解第8步对计算结果的后处理小结课后练习第五节VOF模型的应用一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动GAMBIT并选择FLUENT5／6求解器第2步建立坐标网格并创建节点第3步由节点连成直线段第4步创建圆弧第5步创建线段的交点G第6步将两条线在G点处分别断开第7步删除DG直线和FG弧线第8步由边创建面第9步定义边线上的节点分布第10步在面上创建结构化网格第11步设置边界类型第12步输出网格文件并保存会话二、利用FLUENT2D求解器进行求解第1步读入、显示网格并设置长度单位第2步设置求解器第3步设置流体材料及属

本书以生产调度的基本理论及其应用为主，介绍了与调度相关的若干基本算法模型及其在实际中的应用。
内容涵盖了确定性调度模型、随机调度模型、调度理论的应用等三部分。
内容及难度适合工业工程专业高年级本科生或研究生及相关的工程技术人员。

在本资源中，我们关注的是一个基于Java编程语言开发的B2B（Business-to-Business）电子商务系统的实例源码。
B2B电子商务是指企业与企业之间的在线交易，它涵盖了供应链管理、采购、销售、物流等多个环节。
这个系统可能是用于帮助公司进行商品和服务的买卖、订单处理、库存管理等核心业务流程的数字化平台。
Java作为开发语言，以其跨平台的特性、丰富的类库以及强大的性能，被广泛应用于大型企业级应用系统开发。
这个系统可能利用了Java的Spring框架，这是一个开源的应用框架，提供了一整套企业应用开发所需的基础设施，如依赖注入、数据访问、事务管理、AOP（面向切面编程）等。
在源码中，我们可以期待看到以下几个关键部分：1.**模型层（Model）**：这部分代码通常包含了业务逻辑和数据对象，如产品、订单、客户等实体类。
它们是系统的核心，定义了业务规则和数据结构。
2.**视图层（View）**：负责展示用户界面，可能采用了JavaServerPages（JSP）或Thymeleaf等技术，与用户交互，显示数据。
3.**控制器层（Controller）**：作为模型和视图之间的桥梁，处理用户请求，调用业务逻辑，并将结果传递给视图层。
SpringMVC是常见的实现方式。
4.**数据库访问层（DAO）**：用于处理与数据库的交互，可能会使用Hibernate或MyBatis这样的持久化框架。
5.**服务层（Service）**：封装了业务逻辑，提供给控制器调用。
服务层是系统的核心，实现了B2B电子商务的各种功能，如产品查询、订单创建、支付处理等。
6.**配置文件**：如Spring的bean配置文件，定义了各组件的依赖关系和初始化参数。
7.**测试代码**：为了确保代码质量，通常会有单元测试和集成测试，使用JUnit或其他测试框架编写。
8.**安全控制**：系统可能会采用SpringSecurity或ApacheShiro来实现用户认证和授权，保护敏感信息。
9.**异常处理**：全局异常处理器可以统一捕获和处理系统运行时可能出现的异常，提高系统的健壮性。
10.**国际化与本地化（I18N/L10N）**：如果系统支持多语言，会包含相应的资源配置文件。
11.**日志记录**：通过Log4j或SLF4J记录系统运行过程中的信息，便于问题排查和性能优化。
在深入研究这个源码之前，你需要有一定的Java基础，了解Spring框架以及MVC设计模式。
通过分析和学习这个系统，你不仅可以掌握B2B电子商务的业务流程，还能提升你的Java开发技能和对大型系统架构的理解。
同时，这也是一种实践性的学习方式，有助于你更好地应对实际项目中的挑战。

该资源是一个综合性的Java毕业设计项目，主要涵盖了商品供应管理系统的开发全过程，包括项目报告、答辩PPT、源代码、数据库以及部署视频等关键组成部分。
这个项目对于学习和理解Java编程语言在实际业务系统中的应用具有很高的参考价值，尤其是对于正在准备毕业设计的学生。
我们来探讨“基于Java的商品供应管理系统”这一核心概念。
Java是一种广泛应用的面向对象的编程语言，以其跨平台的特性而闻名。
在商品供应管理系统中，Java可以用于构建后端服务器，处理数据的增删改查、业务逻辑处理以及与前端交互等功能。
该系统可能采用了MVC（Model-View-Controller）设计模式，这是一种常用的应用程序设计架构，能够将业务逻辑、用户界面和数据存储分离，便于维护和扩展。
项目报告通常会详细描述系统的背景、需求分析、系统功能设计、技术选型、数据库设计、系统实现以及测试结果等。
在这个报告中，你可以了解到商品供应管理系统的具体业务流程，如供应商管理、商品入库、出库、库存管理、订单处理等关键功能的实现细节。
答辩PPT则集中展示了项目的亮点、关键技术以及解决方案。
这部分内容可以帮助我们快速了解项目的核心价值，同时为口头阐述提供了依据。
PPT中可能会包含系统架构图、流程图、关键类的设计等视觉元素，有助于理解系统的整体结构。
源代码是项目的核心部分，它揭示了系统如何通过Java编程语言实现各项功能。
通过阅读源代码，我们可以学习到如何使用Java进行数据库操作（例如，使用JDBC或ORM框架如Hibernate），如何设计和实现业务服务，以及如何创建RESTfulAPI供前端调用。
此外，源代码也可能包含了错误处理、日志记录等最佳实践。
数据库文件通常包含了商品供应管理系统的数据模型和数据结构。
可能是SQL脚本文件，用于创建表、定义字段、建立索引等。
通过对数据库设计的分析，我们可以了解到商品、供应商、库存、订单等实体的关联关系，以及系统如何存储和查询数据。
部署视频提供了实际运行环境下的系统演示，展示了如何配置服务器环境（如Tomcat）、如何导入数据库、如何启动项目以及如何进行基本的操作。
这对于初学者来说非常有帮助，能够直观地了解一个完整的项目部署过程。
这个Java毕业设计项目是一个很好的学习资源，它涵盖了软件工程的各个环节，从需求分析到系统设计，再到编码实现和部署，对于提升Java开发技能和理解业务系统运作有着显著的帮助。

植被光学遥感模型与植被结构参数化，植被冠层光谱反演

基于混合高斯模型并利用meanshift算法结合实现视频中运动目标的跟踪，可处理复杂背景，实时

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

组态王KingSCADA工程源码样例，数据集例程，数据模型例程，SCADADemo

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。