JNPF框架可视化使用搭建通过可视化的方式，低代码构建各类表单和业务流转流程，支持ERP、OA、CRM等系统快速搭建，实现企业使用定制化开发，满足企业多样性需求。
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数据可视化----物流大数据效劳平台

本书是作者在总结多年教学与研究经验的基础上编写完成，主要引见了ArcGIS的使用基础、ArcGIS空间分析工具以及地学分析实例。
内容包括：ArcGIS简介、ArcMAP基础操作、数据的创建与编辑、数据变换、矢量数据的空间分析、栅格数据的空间分析、三维分析、空间统计分析、水文分析以及空间分析建模等。
此外，本书还配有具典型性意义的实例分析及大量的随书练习材料，并在光盘中辅以相应数据，以便于学生课后练习和复习。
???本书强调科学性、系统性、实用性与易读性的结合，可作为高等院校地理信息系统、地理学、测绘学等相关学科学生的教材，也可为科学研究、工程设计、规划管理等部门的科技人员提供参考。
?目录前言第一章导论　1.1地理信息系统　　1.1.1基本概念　　1.1.2GIS系统构成　　1.1.3GIS功能与应用　　1.1.4GIS技术与发展　1.2GIS空间分析　　1.2.1空间分析　　1.2.2基于GIS的空间分析　　1.2.3常用GIS平台空间分析功能比较　1.3ArcGIS9概述　　1.3.1ArcGIS9体系结构　　1.3.2ArcGIS9软件特色　　1.3.3ArcGIS9空间分析第二章ArcGIS应用基础　2.1ArcMap基础　　2.1.1ArcMap的窗口组成　　2.1.2新地图文档创建　　2.1.3数据层的加载　　2.1.4数据层的基本操作　　2.1.5数据层的保存　2.2ArcCatalog应用基础　　2.2.1ArcCatalog基础操作　　2.2.2目录内容浏览　　2.2.3数据搜索　　2.2.4地图与图层操作　　2.2.5地理数据输出　2.3Geoprocessing空间处理框架　　2.3.1空间处理框架的基本引见　　2.3.2ArcToolbox应用基础　　2.3.3ArcToolBox内容简介第三章空间数据的采集与组织　3.1Shapefile文件创建　　3.1.1创建Shapefile和dBASE表　　3.1.2添加和删除属性项　3.2Coverage文件创建　　3.2.1创建新的Coverage和INFO表　　3.2.2建立拓扑　　3.2.3定义Coverage的坐标系统　　3.2.4Coverage维护操作　3.3Geodatabase数据库创建　　3.3.1Geodatabase概述　　3.3.2Geodatabase建立的一般过程　　3.3.3创建一个新的Geodatabase　　3.3.4建立数据库中的基本组成项　　3.3.5向Geodatabase加载数据　　3.3.6进一步定义数据库　3.4数据编辑　　3.4.1图形编辑　　3.4.2属性编辑　3.5实例与练习　　3.5.1某地区地块的拓扑关系建立　　3.5.2某市区几何网络的建立第四章空间数据的转换与处理　4.1投影变换　　4.1.1定义投影　　4.1.2投影变换　　4.1.3数据变换　4.2数据格式转换　　4.2.1数据结构转换　　4.2.2数据格式转换　4.3数据处理　　4.3.1数据裁切　　4.3.2数据拼接　　4.3.3数据提取　4.4练习：数据更新变换第五章空间数据的可视化表达　5.1数据符号化　　5.1.1矢量数据符号化　　5.1.2栅格数据符号化　5.2专题地图编制　　5.2.1版面设计　　5.2.2制图数据操作　　5.2.3地图标注……第六章GIS空间分析导论第七章矢量数据的空间分析第八章栅格数据的空间分析第九章三维分析第十章地统计分析第十一章水文分析第十二章空间分析建模参考文献

1、序列的卷积和运算及其过程的可视化呈现；
1.1实验目的和要求 1.2实验原理 1.3实验仪器设备 1.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 1.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 2、图像/语音信号的频谱分析；
2.1实验目的和要求 2.2实验原理 2.3实验仪器设备 2.4实验过程（内容、步骤、原始数据）2.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 3、图像/语音信号通过线性系统的呼应；
3.1实验目的和要求 3.2实验原理 3.3实验仪器设备 3.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 3.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结）4、附录；
附录1实验一代码 附录2实验二代码 附录3实验三代码

ParlAI交互式问答,ParlAI是Facebook开源的一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架。
一个统一的分享、训练和评估对话模型的平台，支持各种对话任务。
特色：包含所有主流的对话数据集，从开放域闲谈到可视化问答应有尽有；
一系列现成的模型供你参考使用，从抽取式基线模型到Transformer系列；
无缝集成了亚马逊的AmazonMechanicalTurk平台，用于数据收集、模型训练和人工评估。

近期学习了python的自然言语处理，选择全职高手这篇出名小说进行处理。
根据老师的题目要求完成以下功能：1.分析该小说的分词，词频，词性，2.小说人物出场次数排序3.小说中食物排序4.小说人物关系并完成可视化处理。

适合人群：1.熟悉C/C++的人员2.正在做关于Qt可视化却无从下手的人员3.希望做一个小项目，但没有合适的框架的人员该资源包含：1.该系统能够分步演示说明简单优先关系矩阵的计算过程（例如L关系、R关系、L+关系、R+关系、小于、大于、等于关系的求解过程）。
2.系统能够演示利用简单优先关系矩阵分析符号串的过程。
3.系统用的Qt界面展示，较为美观。
4.对所采用的算法、程序结构和主要函数过程以及关键变量，都进行了详细的说明。
5.提供了关键程序的清单、源程序及可执行文件和相关的软件说明。
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阅读建议：1.在下载压缩包后，务必细看.txt说明文件里的内容2.参考博客可见：https://blog.csdn.net/Wang_Dou_Dou_/article/details/126636951写在最初：如果您觉得资源还不错的话，希望留下你独特的评价。

Oracle的可视化图形界面，支持SQL语句的高亮表现，比Oracle自带的SQLPlus要好很多。

要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

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。