[其它] 销售现场推广管理参考标准

说明：二十一世纪什么最贵？房子！销售现场推广管理参考标准希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载销售...该文档为销售现场推广管理参考标准，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基础编程：

说明：这篇文章主要介绍了python requests模拟登陆github的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 Cookie 介绍 HTTP 协议是无状态的。因此，若不借助其他手段，远程的服务器就无法知道以前和客户端做了哪些通信。Cookie 就是「其他手段」之一。 Cookie 一个典型的应用场景，就是用于记录用户在网站上的登录状态。 用户登录成功后，服务器下发一个（通常是加密了的）Cookie 文件。 客户
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[其它] 长江之家提案

说明：这是一款整理发布的长江之家提案，适合所有涉及长江之家提案参考学习，欢迎下载使用！PS：可下...该文档为长江之家提案，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] 香港公司曦阳山庄策划报告书

说明：你还在为香港公司曦阳山庄策划报告书而忧愁？你还在为不知道香港公司曦阳山庄策划报告书而懵圈？在这里，...该文档为香港公司曦阳山庄策划报告书，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] 基于python的OpenCV快速入门——图像平滑处理

说明：基于python的OpenCV快速入门——图像平滑处理 ​ 在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像 ​ 图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理，将其调整为周围像素点像素值的近似值 1、均值滤波 ​ 均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。 在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cv2.blur() 其
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[其它] Python遗传算法求一元函数最大值

说明：Python遗传算法求一元函数最大值前言代码后记参考文献 前言 最近接触遗传算法，参考了众多例子，有些又不尽然对，所以自己边理解边修改，然后写出了下面这堆传说中的屎山。。。 PS1：遗传算法原理啥的太多了，就不赘述了，CSDN里面很多帖子都讲得很透彻了； PS2：要看简洁的，直接油管搜遗传算法，看莫烦的视频。 代码 不废话了，赶紧上车，啊不，上代码。 import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ran
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[其它] XX湾项目营销执行案

说明：二十一世纪什么最贵？房子！XX湾项目营销执行案希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载XX湾项目营...该文档为XX湾项目营销执行案，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] 地产销售职业操盘手册

说明：相信你一直在找一篇关于地产销售职业操盘手册的文档，在这里，不仅能下载使用地产销售职业操盘手册，...该文档为地产销售职业操盘手册，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工业园物业管理投标书

说明：二十一世纪什么最贵？房子！XX工业园物业管理投标书希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载XX工业...该文档为XX工业园物业管理投标书，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] XX花园交房通知书

说明：相信你一直在找一篇关于XX花园交房通知书的文档，在这里，不仅能下载使用XX花园交房通知书，还有找到...该文档为XX花园交房通知书，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] 分治算法——归并排序

说明：算法设计与分析 分治法——归并排序 归并排序操作过程： def mergesort(seq): #归并排序 if len(seq) <= 1: return seq mid = int(len(seq) / 2) # 将列表分成更小的两个列表 # 分别对左右两个列表进行处理，分别返回两个排序好的列表 left = mergesort(seq[:mid]) right = mergesort(seq[mid:]) r
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[其它] tensorflow2.1的索引与切片

说明：1、常规索引 直接索引 import tensorflow as tf a = tf.ones([1, 5, 5, 3]) a[0][0] Out[5]: a[0][0][0] Out[6]: a[0][0][0][2] Out[7]: numpy风格的索引 a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a[1].shape Out[11]: TensorShape([28, 28, 3]) a[1, 2].shape Out[12]: TensorShape([
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