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ios-选色计.zip
你点击的颜色即为你选择的颜色,图片可交换,代码可在别处复用
2015/10/4 8:58:58
71KB
其他
计原课程设计实现CPU(java程序+文档).zip
运用java开发言语idea开发工具,实现CPU简单功能。
适用于计算机专业高校在校生CPU课程设计参考。
2018/3/20 4:24:40
407KB
CPU课程设计
CPU简单实现
计算机原理课程设计实现CPU
机器学习算法代码-GitHub上开源的
我在GitHub上找的开源的,跟唐宇di机器学习算法课程外面差不多,包含自定义的features,如prepare_fortraining,generate_polynomial,generate_sinusoids,normalize;fromutils.featuresimportprepare_for_training
2015/5/4 5:41:28
8.47MB
机器学习
算法
源码软件
人工智能
故障管理申报系统官方版v1.0
故障管理申报系统官方版v1.0系统引见:故障管理申报系统是一款非常不错的故障管理申报系统,也是我们现在经常使用到的故障申报系统,该系统采用了asp编写而成,喜欢的朋友可以下载学习看看。
系统使用说明:系统默认用户:admin密码:admin
2019/6/24 19:14:39
1.07MB
Asp源码
2022年五一杯C题数学建模
本文针对火灾报警系统问题,建立熵权-topsis逻辑回归等数学模型,旨在通过所建模型来选取可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平,从而减少我国火灾事故。
针对问题一,首先根据地址、机号和回路,确定真实火灾数为418起。
接着根据题目要求,基于可靠性和故障率两个指标建立综合评价模型。
由于可靠性为效益型指标,而故障率为成本型指标,故将故障率通过数学公式转换为效益型指标,即完善率。
指标确定后,运用熵权法确定各指标权重,最后利用topsis法构建各类型部件评价模型,对16种部件进行综合评价,帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型,分别为光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器、线性光束感烟。
针对问题二,建立基于logistic回归的区域报警部件类型智能研判模型。
本文选择故障次数、消防大队及探测器类型3个变量作为自变量,误报与否作为因变量,将消防大队和探测器类型两个无序分类变量变为虚拟变量,利用logistic回归模型预测辖区内某类型部件发出报警信息正确的概率,经检验模型的真实性为。
经检验结果有所偏差,故进行模型优化用woe值代替原值计算,使得结果愈加真实可靠。
2021/11/25 4:12:28
291KB
数学建模
网上搜集的239个Skin++精美皮肤
Skin++皮肤资源用于VC++界面丑化,在VC6.0下全部测试过.提示:要将这些*.ssk文件与执行文件放在同一目录下就可以看到效果
2021/11/3 7:11:44
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skin++
skin++皮肤
MFC美化
VC美化
EOSIO合约版本的json解析库
可在EOSIO合约中直接运用的picojson库
2019/9/18 21:56:14
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C++
WASM
EOSIO
收款地址强制更改器(支持所有主流链)
收款地址强制更改器(支持所有主流链)怎样用不用我再多说了吧
2020/10/2 6:09:42
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地址修改器
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收款地址更改
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2016/7/27 8:14:02
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2022买卖所完整源码原生安卓+IOS端源码
2022买卖所完整源码原生安卓+IOS端源码
2019/9/22 18:50:33
283.92MB
交易所
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