[其它] XX工程设计有限责任公司安装公司大运村工程施工组织设计

说明：这是一款整理发布的XX工程设计有限责任公司安装公司大运村工程施工组织设计，相信需要学习参考...该文档为XX工程设计有限责任公司安装公司大运村工程施工组织设计，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] XX集团公司组织结构、功能设置、职位说明书

说明：每一个公司或企业都拥有这各司其能的部门或组织，XX集团公司组织结构、功能设置、职位说明书给你最好的参...该文档为XX集团公司组织结构、功能设置、职位说明书，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] python基础-流程控制语句

说明：文章目录一、条件判断语句二、循环语句三、break和continue 一、条件判断语句 if语句 语法： if 条件表达式 : 代码块 执行的流程： if语句在执行时，会先对条件表达式进行求值判断， 如果为True，则执行if后的语句 如果为False，则不执行 默认情况下，if语句只会控制紧随其后的那条语句，如果希望if可以控制多条语句，则可以在if后跟着一个代码块 代码块 代码块中保存着一组代码，同一个代码块中的代码，要么都执行,要么都不执行. 代码块就是一种为代码分组的机制 如
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[其它] numpy库

说明：numpy库的使用 创建数组 x1 = np.array([1, 2, 3], dtype="int8") print(x1) print(x1.dtype) # 数据类型 x2 = np.array(range(1, 10), dtype="int8") print(x2) print(x2.dtype) x3 = np.arange(1, 10, 2, dtype="int8") print(x3) print(x3.dtype) 数据类型 x3 = np.arange(1, 10,
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[其它] 基于HALCON的移动车辆目标识别.pdf

说明：基于HALCON的移动车辆目标识别.pdf
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[其它] 全方位透视母子公司管理

说明：每一个公司或企业都拥有这各司其能的部门或组织，全方位透视母子公司管理给你最好的参考与建议，喜欢全方...该文档为全方位透视母子公司管理，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python 实训4 对两个给定的数进行最大公约数、最小公倍数的分析

说明：源码： a,b = 24,36 an_a = [] an_b = [] for i in range(1,a+1): if(a%i==0): an_a.append(i) for i in range(1,b+1): if(b%i==0): an_b.append(i) print("24的约数集合为：",end="") print(an_a) print("36的约数集合为：",end="") print(an_b) mul_a = [] mul
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[其它] 国际集团集中管理（英文）

说明：这是一款整理发布的国际集团集中管理（英文），相信需要学习参考国际集团集中管理（英文）的你...该文档为国际集团集中管理（英文），是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 组织的控制与文化

说明：每一个公司或企业都拥有这各司其能的部门或组织，组织的控制与文化给你最好的参考与建议，喜欢组织的控制...该文档为组织的控制与文化，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 《TensorFlow2.0》一、机器学习和深度学习简介及基础编程 part 2

说明：Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： jupyter / Colab 转载请标明出处：https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html 资料下载，提取码：rscg 目录前言一、过滤器—补充二、课后练习—CNN三、实例细讲CNN小废话导入数据模型的构建数据预处理开始训练运行模型（这里用不了colab的可以跳过，看我的结果，也可以自己处理图片放入模型）中间各层的可视化清理内存四、课后练习五、结语 前言
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[其它] 组织设计的权变理论（上）

说明：每一个公司或企业都拥有这各司其能的部门或组织，组织设计的权变理论（上）给你最好的参考与建议，喜欢组...该文档为组织设计的权变理论（上），是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 基于Jupyter实现梯度下降案例（python）

说明：梯度下降案例一、y=f(x)=x²二、z = f(x,y)=x²+y² 一、y=f(x)=x² import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ##原函数 def f(x): return x**2 ##导数 def h(x): return 2*x X = [] Y = []
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