[其它] 伊顿－－MV801中压软起动器。

说明：伊顿－－MV801中压软起动器。.pdf 介绍了关于伊顿－－MV801中压软起动器。的详细说明，提供软启动器的技术资料的下载。
<weixin_38556541> 上传 | 大小：2mb

[其它] Mycodes-源码

说明：我的代码 这里是我的自学代码，包含c ++以及python 顺便带一些学习git代码的地址 刚学会使用git，操作指令都没记熟== 有的说明·· 本地创建一个库 快捷出版物文件夹，选择git（Bash）打开，然后在bash里输入： echo "你想写在README.md文件里的" >> README.md git init git add README.md git commit -m " first commit " git remote add origin gitgithub
<weixin_42129412> 上传 | 大小：15mb

[其它] nd064_capstone_starter-master-源码

说明：这是从派生的应用程序。 Online Boutique是云原生的微服务演示应用程序。 Online Boutique由一个10层微服务应用程序组成。该应用程序是基于Web的电子商务应用程序，用户可以在其中浏览项目，将其添加到购物车中并进行购买。 在找到协议缓冲区描述。 服务 语言 描述 去 公开HTTP服务器以服务网站。不需要注册/登录并自动为所有用户生成会话ID。 去 提供JSON文件中的产品列表以及搜索产品和获取单个产品的功能。 Node.js 将一种金额转换为另一种货币。使用从欧洲中央银
<weixin_42129113> 上传 | 大小：17kb

[其它] Projet-GMP.github.io-源码

说明：Projet-GMP.github.io
<weixin_42151036> 上传 | 大小：1mb

[其它] a-lumen-blog-源码

说明：流明博客 “ A Lumen Blog”样板：请不要直接在此存储库上工作，只需单击“使用此模板”！
<weixin_42141437> 上传 | 大小：4kb

[其它] sk8erboyz:专案1第1组-源码

说明：项目1-第1组 里卡多·弗洛雷斯（Ricardo Flores），斯蒂芬妮·巴恩豪斯（Stephanie Barnhouse），佐伊·粉笔（Zoe Chalk） 无尽的爪子 Endless Pawsabilities是为希望找到当地庇护所宠物的用户创建的应用程序。他们被带到主页，可以在其中输入地址，然后根据需要寻找一只猫或狗。然后将显示最接近用户输入的邮政编码的那种宠物的搜索结果。然后，用户可以收藏动物，并使用名称生成器为其新宠物生成随机名称。 此应用程序是使用HTML，CSS，Material
<weixin_42117116> 上传 | 大小：120kb

[其它] smithrm941.github.io:个人网站-源码

说明：smithrm941.github.io:个人网站
<weixin_42162216> 上传 | 大小：15mb

[其它] sumaVectores-MulpiplicacionComplejos-源码

说明：发生错误时，请安装matplotlib
<weixin_42098892> 上传 | 大小：7kb

[其它] CC107_Sat7301230Group8-源码

说明：CC107_Sat7301230Group8
<weixin_42122988> 上传 | 大小：447kb

[其它] iss_spotter--源码

说明：iss_spotter-
<weixin_42166105> 上传 | 大小：12kb

[其它] flutter_smart_course:内置的智能课程应用程序-源码

说明：flutter_smart_course 智能课程应用程序内置于Flutter中。应用程序设计基于设计的 屏幕截图 Android主页 Android推荐页面 iOS主页 iOS推荐页面 拉取请求 我欢迎并鼓励所有要求。通常，我需要24-48小时才能回复任何问题或要求。 创建和维护者 （ ）（ ）（ ） 如果您发现此项目对您有帮助，或者您从源代码中学到了一些东西，并想感谢我，请考虑向我购买 :hot_beverage: 您也可以提名我加入Github Star开发人员计划 访
<weixin_42173218> 上传 | 大小：1mb

[其它] Data-Science-Experiments-源码

说明：数据科学实验 XGBoost（Xtreme Gradient Boosting）是用于分类和回归的非常强大的工具。它是梯度提升决策树算法的实现。在梯度提升决策树算法中，我们经历了反复构建新模型并将其组合为整体模型的循环。为了进行预测，我们可以添加之前所有模型的预测，并使用这些预测来计算新的误差，构建下一个模型并将其添加到集合中。用于读取数据的环境是使用库建立的。核心xgboost函数要求数据为矩阵。它具有内置的数据类型DMatrix，特别擅长高效地存储和访问稀疏矩阵。加载数据后，将其混洗以将其分
<weixin_42126865> 上传 | 大小：5mb