来自华为官网的文档，适用于华为所有路由器机型。
本文档引见了AR中安全特性的基本概念、在不同应用场景中的配置过程和配置举例。
本文档提供了安全特性的配置方法。
本文档引见了AR中安全特性的基本概念、在不同应用场景中的配置过程和配置举例。
本文档提供了安全特性的配置方法。
2019/3/14 12:47:51
7.12MB
1
ORL人脸库（英国）：剑桥大学，40人，每人10张照片，包括表情变化，微小姿势变化，20%以内的尺度变化。
其他人脸数据库也有上传比如：Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale人脸数据库BMIT人脸数据库ORL人脸库（英国）INRIA数据库UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库AR人脸库（美国）Bern人脸库
其他人脸数据库也有上传比如：Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale人脸数据库BMIT人脸数据库ORL人脸库（英国）INRIA数据库UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库AR人脸库（美国）Bern人脸库
2020/6/15 22:29:34
6.12MB
1
ORL人脸库（英国）：剑桥大学，40人，每人10张照片，包括表情变化，微小姿势变化，20%以内的尺度变化。
其他人脸数据库也有上传比如：Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale人脸数据库BMIT人脸数据库ORL人脸库（英国）INRIA数据库UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库AR人脸库（美国）Bern人脸库
其他人脸数据库也有上传比如：Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale人脸数据库BMIT人脸数据库ORL人脸库（英国）INRIA数据库UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库AR人脸库（美国）Bern人脸库
2020/6/15 22:29:34
6.12MB
1
ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平
2019/7/26 21:18:43
206KB
1
ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平
2019/7/26 21:18:43
206KB
1
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