求解二维Euler方程的流场求解器，可以计算二维翼型流场，编程语言采用Fortran，网格为非结构网格，空间里县采用jamson中心格式，时间离散采用四步龙格库塔显式时间离散，
2025/3/24 22:20:13
24.17MB
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IBMInfoSphereStreams是IBM大数据平台中支持构建和部署持续实时分析应用程序以分析动态数据的技术组件。
这些应用程序将持续不断地寻找数据流中的模式。
检测到模式后，将分析模式的影响，并即时制定实时决策，从而加强竞争优势。
示例包括分析金融市场交易行为、分析RFID数据以实现供应链和分销链优化，监控传感器数据以支持制造流程控制，新生儿重症监护室监控，实时欺诈防范和执法中的实时多模式监测。
IBMInfoSphereStreams能同时监控多个外部和内部事件流，无论它们是由机器生成的，还是手动生成的。
该解决方案支持海量结构化和非结构化流式数据源，包括文本、图像、音频、语音、VoIP、视频、Web流量、电子邮件、地理空间数据、GPS数据、金融交易数据、卫星数据、传感器和其他任何类型的数字信息。
这些应用程序将持续不断地寻找数据流中的模式。
检测到模式后，将分析模式的影响，并即时制定实时决策，从而加强竞争优势。
示例包括分析金融市场交易行为、分析RFID数据以实现供应链和分销链优化，监控传感器数据以支持制造流程控制，新生儿重症监护室监控，实时欺诈防范和执法中的实时多模式监测。
IBMInfoSphereStreams能同时监控多个外部和内部事件流，无论它们是由机器生成的，还是手动生成的。
该解决方案支持海量结构化和非结构化流式数据源，包括文本、图像、音频、语音、VoIP、视频、Web流量、电子邮件、地理空间数据、GPS数据、金融交易数据、卫星数据、传感器和其他任何类型的数字信息。
2024/7/20 16:10:29
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MeshLab是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统，主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格。
Meshlab安装包，国内由于墙的原因下载极慢。
Meshlab安装包，国内由于墙的原因下载极慢。
2024/4/26 17:53:56
47.23MB
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人工智能（AI，ArtificialIntelligence）正日益受到企业的重视，这些企业分布在各行各业中，具有不同的企业规模，从资金充裕的初创公司到一些久负盛名的软件企业。
金融企业同样也在构建以AI为驱动的投资顾问【1】。
此外，聊天机器人已能提供多种多样的服务，从客户服务【2】到销售助理【3】。
尽管AI得到了广泛的关注，但是很多人并不清楚的是，事实上AI依赖于知识工程、信息架构（IA，InformationArchitecture）和高质量的数据源。
一些企业回避了这些问题，宣称它们的算法能操作非结构化信息源，即能做到“理解”这些数据源、解释用户的查询以及无需预定义架构或用户介入即可展示结果
金融企业同样也在构建以AI为驱动的投资顾问【1】。
此外，聊天机器人已能提供多种多样的服务，从客户服务【2】到销售助理【3】。
尽管AI得到了广泛的关注，但是很多人并不清楚的是，事实上AI依赖于知识工程、信息架构（IA，InformationArchitecture）和高质量的数据源。
一些企业回避了这些问题，宣称它们的算法能操作非结构化信息源，即能做到“理解”这些数据源、解释用户的查询以及无需预定义架构或用户介入即可展示结果
2023/12/12 22:37:13
313KB
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智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
2023/12/1 2:52:56
678KB
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对思科物联网期末测试进行总结，图片+文字，更有利于查询，快速找到。
1通过源（例如网页、音频或推文）所收集的数据术语以下哪一类？非结构化数据
1通过源（例如网页、音频或推文）所收集的数据术语以下哪一类？非结构化数据
2023/9/24 23:34:28
2.99MB
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HTML版本。
数据可视化是指将结构的或者非结构的数据转换成安妥的可视化图表，可视化能够将数据愈加直接的方式揭示进去，使患上数据从主不雅更有压倒力。
R语言有自己的底子图形体系，如graphics包、grid包大概lattice包。
相比于R语言自带的底子作图函数，如`plot()`能显展现愈加丰厚化、多样化
数据可视化是指将结构的或者非结构的数据转换成安妥的可视化图表，可视化能够将数据愈加直接的方式揭示进去，使患上数据从主不雅更有压倒力。
R语言有自己的底子图形体系，如graphics包、grid包大概lattice包。
相比于R语言自带的底子作图函数，如`plot()`能显展现愈加丰厚化、多样化
2023/4/23 5:17:49
1.68MB
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这本《ANSYSICEMCFD网格松散本领实例详解(附光盘)》由纪兵兵、陈金瓶编著，经由大宗实例体系地介绍了ANSYSICEMCFD建模以及天生网格的详尽进程，其工程配景深挚、内容丰厚、教学详尽，内容枚举深入浅出。
本书共分为11章，第1章介绍网格天生底子学识，第2章约莫介绍ANSYSICEMCFD，第3章以及第4章介绍非结构网格天生方式，第5章以及第6章介绍结构网格天生方式，第7章介绍结构网格Block的建树方式，第8章介绍节点配置原则，第9章介绍若干、块以及网格的底子操作，第10章介绍若何实用普及网格品质，第11章是ICEM罕有下场的汇总及处置方式。
本书在写作进程中看重条理递进，既介绍了网格天生底子原理，又详尽介绍了ICEM天生网格操作。
经由大宗丰厚、贴近工程的使用案例教学ANSYsICEMCFD的使用，对于处置实际工程以及科研下场会有很大帮手。
《ANSYSICEMCFD网格松散本领实例详解(附光盘)》既可作为盘算流膂力学从业人员的指点书，也可作为低级院校相关业余本科生以及钻研生的教学参考书。
本书共分为11章，第1章介绍网格天生底子学识，第2章约莫介绍ANSYSICEMCFD，第3章以及第4章介绍非结构网格天生方式，第5章以及第6章介绍结构网格天生方式，第7章介绍结构网格Block的建树方式，第8章介绍节点配置原则，第9章介绍若干、块以及网格的底子操作，第10章介绍若何实用普及网格品质，第11章是ICEM罕有下场的汇总及处置方式。
本书在写作进程中看重条理递进，既介绍了网格天生底子原理，又详尽介绍了ICEM天生网格操作。
经由大宗丰厚、贴近工程的使用案例教学ANSYsICEMCFD的使用，对于处置实际工程以及科研下场会有很大帮手。
《ANSYSICEMCFD网格松散本领实例详解(附光盘)》既可作为盘算流膂力学从业人员的指点书，也可作为低级院校相关业余本科生以及钻研生的教学参考书。
2023/4/10 22:30:40
69.17MB
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etl工具，infomatica，nformaticaEnterpriseDataIntegration包括InformaticaPowerCenter和InformaticaPowerExchange两大产品，凭借其高功能、可充分扩展的平台，可以解决几乎所有数据集成项目和企业集成方案。
·InformaticaPowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高功能、高可扩展性、高可用性的特点。
InformaticaPowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。
同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展InformaticaPowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(PushdownOptimization)、团队开发和非结构化数据等。
·InformaticaPowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高功能、高可扩展性、高可用性的特点。
InformaticaPowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。
同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展InformaticaPowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(PushdownOptimization)、团队开发和非结构化数据等。
2023/2/15 1:38:42
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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
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