代码说明见博客https://blog.csdn.net/Little_ant_/article/details/114039327?spm=1001.2014.3001.5501
2025/5/21 0:11:14 7KB 编码学
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Qt知识点梳理——获取设备CPU、内存、磁盘等硬件信息;
对应描述文章:https://lizhifun.blog.csdn.net/article/details/113278574
2025/5/20 10:01:18 32KB qt c++
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1、资源内容地址:https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/1430861112、代码特点:今年全新,手工精心整理,放心引用,数据来自权威,相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用,不会出现数据造假问题3、适用对象:大学生,本科生,研究生小白可用,容易上手!!!3、课程引用:经济学,地理学,城市规划与城市研究,公共政策与管理,社会学,商业与管理本文档是关于全国各县域城镇、农村居民收入数据的详细记录,涵盖了2000年至2022年的数据。
这些数据经过精心整理,来源于权威机构,保证了数据的准确性,可以用于学术研究和实证分析,尤其适合撰写经济学、地理学、城市规划、公共政策、社会学和商业管理等相关领域的学术论文。
数据内容真实可靠,避免了数据造假的问题,提高了研究的质量和可信度。
由于数据涉及范围广、时间跨度长,因此对大学生、本科生和研究生等学术研究人员而言,是一个难得的参考资料。
无论是初学者还是有经验的研究者,都容易上手使用。
这份数据可以作为毕业设计的一部分,为课程研究提供丰富的实证素材,同时也适合商业管理等专业的学生在规划和分析城市发展时参考。
数据以压缩包形式提供,便于下载和分发。
用户可以根据需要直接引用这些数据,进行比较分析,探索城镇与农村居民收入的差异,研究经济发展的不平衡性,以及城乡关系等重要议题。
通过这些数据的分析,能够为政策制定者提供决策支持,帮助他们更好地理解和解决城乡发展中的经济问题。
此外,这些数据还能够为地理学研究人员提供详细的地理分布信息,帮助他们分析不同县域的经济发展情况。
城市规划者可以利用这些数据来评估和预测城镇的发展趋势,为城市规划和管理提供科学依据。
社会学者可以通过这些数据深入研究社会结构和社会变迁,增进对社会发展动态的理解。
这份数据集为多学科领域提供了宝贵的第一手资料,有助于深入探讨和理解中国县域城镇和农村居民收入的动态变化,对中国的社会经济发展具有重要的参考价值。
2025/5/20 11:25:42 721B 毕业设计 课程资源
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C++写日志实现的类。
详细使用可以看https://blog.csdn.net/xinshuwei/article/details/81334657或者私聊我
2025/5/20 1:46:34 3KB C++ 日志
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web3.0开发包,可以用,配合https://blog.csdn.net/qq_35583089/article/details/80631069
2025/5/19 20:32:26 9.95MB 海康 web3.0
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软件简介httpwatchpro是一款强大的IE下网页分析软件,网络管理员的利器。
使用httpwatchpro9能制作出各类页游辅助工具。
打开要分析的网页,使用HttpWatch的Record来截获数据。
httpwatchstudiopro9.4新版本,支持WinXP及win7/8/8.1系统下的IE浏览器及火狐浏览器。
安装时确保httpwatch.lic和httpwatchpro.exe处于同一目录,安装过程自动导入授权文件。
软件介绍httpwatch是一款非常强大的网页抓包数据分析工具,支持、火狐等常用浏览器。
用户要做的就是进入对应的网站,软件就会自动对网站与浏览器之间的需求/回复的通讯情况进行分析,并在同一界面中显示相应日志的记录。
每一个HTTP记录都可以详细的分析其Cookies、消息头、字符查询等信息。
支持HTTPS及分析报告输出为XML、CSV等格式。
HttpWatch网页数据分析工具,可分析打开网页时网页上每个元素所用的时间以及具体的交互记录,包括Cookies、消息头、字符查询等信息,是分析网站服务器性能的必备工具。
功能特色1、集成在InternetExplorer工具栏、包括网页摘要、Cookies管理、缓存管理、消息头发送/接受、字符查询、POST数据和目录管理功能、报告输出2、能够收集并显示深层信息的软件。
它不用代理服务器或一些复杂的网络监控工具,就能够在显示网页同时显示网页请求和回应的日志信息3、可以显示浏览器缓存和IE之间的交换信息4、集成在InternetExplorer工具栏快捷键打开一个窗口Shift+F2窗口关闭Shift+F8窗口移除Shift+F3窗口隐藏/显示Shift+F7开始记录按Ctrl+F2停止记录按Ctrl+F3清除所有的请求按Ctrl+删除打开过滤器对话框按Ctrl+F9隐藏/显示摘要窗口Shift+F9隐藏/显示属性窗口Shift+F12打开过滤器按Ctrl+F7关掉过滤器按Ctrl+F8以前的亮点Ctrl+向上箭头下一个亮点Ctrl+向下箭头拯救按Ctrl+Shift+S导出到XML按Ctrl+Shift+X导出到CSV按Ctrl+Shift+C全部折叠按Ctrl+Shift+左箭头展开所有按Ctrl+Shift+右箭头清除缓存和cookieAlt+删除清除缓存Alt+C清除所有的cookiesAlt+K打开选项窗口Alt+O打开警告窗口Alt+W使用教程1、安装完毕后,以IE9为例,我们打开IE,选择查看-浏览器栏-选择“HttpWatchProfessional”,开始进行抓包操作。
2、抓包操作,例如:抓一个登入页面的包,快速的输入登入信息3、点击登入,完成后停止抓包。
这样整个登入的http交互都被详细记录下来了。
4、抓取完毕后,在下面的列表就会出现各种包以及参数和值
2025/5/18 19:56:23 26.61MB httpwatch
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吉拉克里这是一个命令行客户端JiraAPI,可用于创建新问题。
入门使用npmnpminstall-gjira-cl:npminstall-gjira-cl使用jira[command][arguments]运行它jira[command][arguments]最初设定第一次运行时(或者如果您没有创建配置文件),它将询问您的Jira主机,用户名,密码以及是否使用“https”协议,并且将在~/.jira-cli.json创建一个新的配置文件~/.jira-cli.json和此数据。
您可以手动创建或修改此文件。
文献资料要获取有关JIRA-CLI使用的详细信息,请访问托管的文档。
执照MiguelHenao和EduardoHenao版权所有(c)2019,已获得MIT许可。
2025/5/18 16:49:41 469KB nodejs cli npm jira
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NULL博文链接:https://kenny-liu.iteye.com/blog/634853
2025/5/18 12:01:24 4.18MB 源码 工具
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Kinect体感机器人系列文章资源,详见博文:https://blog.csdn.net/MDL13412/article/details/8023811
2025/5/18 9:50:48 61KB 体感 kinect
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BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?222归一化有可能提高精度223归一化的类型231)线性归一化232)标准差标准化233)非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n)40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤:50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类(ImageClassification)731.2图像检测(ImageDection)731.3图像分割(SemanticSegmentation)741.4图像标注–看图说话(ImageCaptioning)751.5图像生成–文字转图像(ImageGenerator)762.强化学习(ReinforcementLearning)773深度无监督学习(DeepUnsupervisedLearning)–预测学习783.1条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNets,CGAN)793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构(NvsN)97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖(Long-TermDependencies)问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?深度学习DL基础中178@李振华,https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性:多变量线性回归中,变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余,导致过拟合。
184解决方法:排除变量的相关性/加入权重正则。
184勘误记216后记219
2025/5/8 18:45:30 10.75MB BAT 机器学习 面试
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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