运行TensorFlow-GPU提示缺少cusolver64_100.dll，，cusparse64_100.dll，，curand64_100.dll丢失的解决方法。
下载后放在安装目录下面，如C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.0\bin。
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亲测CUDA10可用，其他版本不保证

泛微E-OFFIECOA标准版V9.0全套破解版内含安装包+手机端+注册机+视频教程+各类技术文档全功能版本，总共854M，亲测可用！

多测师高级金牌讲师_肖sir_RF框架环境搭建全套工具包

建模比赛刚刚用完亲测有效可出图出数据有分析有数据可直接运行

是按照demo来运行的,其中遇到了不少的错误,一一修改后得到的可运行版本,里面已经包含了数据源,开发环境是python3.5.2+Tensorflow1.5.0,亲测可用

C#与sql超市管理系统源码(含数据库脚本,亲测通过)

电信自注册APK源码，包含获取SIM卡的ICCID（20位），IMSI，NID，SID等

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

本代码用于五节点系统（第五节点为平衡节点）的在直角坐标系下的潮流计算，也可以拓展为任意节点的情况。
共含有四个子程序，分别为雅克比矩阵的计算、功率电压不平衡计算、中间好、过程以及最终结果计算。
适用于课程设计，亲测有效。

研究了光频域反射技术（OFDR）中因激光线宽有限而造成的激光相位噪声对系统性能的影响。
理论推导了相位噪声的分布函数，仿真分析和实验测试了激光相位噪声与激光相干长度、反射信号强度之间的内在关联性。
研究结果表明，激光相位噪声是OFDR中的重要噪声来源，影响着系统的测试精度和可测距离，当测试距离接近相干长度、链路中存在强的反射信号时，激光相位噪声的影响将更加严重、影响范围也将增加。
因此，在OFDR的设计和应用中必须对激光相位噪声问题予以高度关注和设计考虑。

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。