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WindowsPhone 9. 使用本地数据库
课程概述 Windows® Phone Mango提供了一种新的方式来存储和管理您的应用程序的结构化数据 - Microsoft SQL Server Compact edition 数据库。本地数据库作为一个文件存储在应用程序的独立存储空间。本次实验使用 Tidy 应用程序来演示在 Windows® Phone应用程序中使用本地数据库。应用程序管理与项目相关的任务。每个任务支持附件以及预定义的数据集,包括优先级和截止时间。所有这些信息都使用本地数据库与几个主要的表: Projects Tas
所属分类:
WindowsPhone
发布日期:2011-12-16
文件大小:115kb
提供者:
lv643101787
ios模型的归档和解档
只要继承了SKBaseModel这个基类,自动就实现了归档和解档的方法,然后在控制器中实现相应的存贮方法即可,选好存储的路径 非常的简单,而且自动的识别你所添加的属性
所属分类:
iOS
发布日期:2016-01-28
文件大小:37kb
提供者:
youngxiansen168
scikit-learn模型本地存储固化Jupyter样例
scikit-learn模型本地存储固化Jyputer样例:@See:https://blog.csdn.net/shenpibaipao/article/details/80176841
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-05-03
文件大小:12kb
提供者:
shenpibaipao
scikit-learn模型本地存储固化(Joblib)Jupyter样例
scikit-learn模型本地存储固化Jyputer样例:@See:https://blog.csdn.net/shenpibaipao/article/details/80176841
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-05-03
文件大小:24kb
提供者:
shenpibaipao
Python网络编程(线程通信、GIL、服务器模型)
什么是进程、进程的概念? 进程的概念主要有两点: 第一,进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间, 一般情况下,包括文本区域(text region)、数据区域(data region)和堆栈(stack region)。 文本区域存储处理器执行的代码;数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存;堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。 第二,进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体,只有处理器赋予程序生命时(操作系统执行之), 它才能成为一个活动的实体
所属分类:
Python
发布日期:2018-08-16
文件大小:89kb
提供者:
qq_36877577
ios-利用NSCoding与runtime实现模型本地存储.zip
只需要模型继承自本类即可直接调用方法存储模型
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-11
文件大小:4kb
提供者:
weixin_39840387
pytorch模型存储的2种实现方法
1、保存整个网络结构信息和模型参数信息: torch.save(model_object, ‘./model.pth’) 直接加载即可使用: model = torch.load(‘./model.pth’) 2、只保存网络的模型参数-推荐使用 torch.save(model_object.state_dict(), ‘./params.pth’) 加载则要先从本地网络模块导入网络,然后再加载参数: from models import AgeModel model = AgeM
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:30kb
提供者:
weixin_38692707
Inception_V3模型下载
个人笔记 感谢指正 Inception_V3下载 1.导入库 import tensorflow as tf import os import tarfile import requests from tqdm import tqdm 2.inception_v3下载地址 inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz'
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:47kb
提供者:
weixin_38528517
osi-visualizer:可视化来自两个不同来源的OSI数据的工具。 数据可以存储在文件中,然后重播,也可以使用Python界面进行验证-python source file
OSI可视化器 OSI Visualizer用作消息的当前实现的可视化工具。 它支持GroundTruth , SensorView和SensorData消息,并允许使用不同的输入类型(文件和网络流)可视化两个独立的数据通道。 有关更多信息,请参见的文档。 用法 使用右侧的配置面板(请参见下面的屏幕截图),例如在“ Playback为通道1加载,然后选择将其发送到的端口(此处为5564)。 根据文件内容选择数据类型SensorView 。 之后,在“ Connection ”面板下面的面板中,
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-25
文件大小:1mb
提供者:
weixin_42110469
sourcecode:原始学习1)HashMap 2)NIO编程模型,利用Java的NIO实现完成聊天室程序-源码
ctrl + f5利用在http请求头中加入缓存控制:no-cache与Pargma:no-cache确保请求到前端缓存如Varnish代理缓存服务器。且ctrl + f5会避免请求浏览器自身缓存直接向目标网址发起请求 DNS域名解析过程a)浏览器缓存b)操作系统文件c)本地DNS服务器(ISP的LDNS)查看缓存(有->返回)d)根服务器e)gTLD主域名服务器f)gTLD主域名服务器返回此域名对应的名称服务器域名服务器g)名称服务器返回IP和TTL返回DNS服务器域名服务器h)解析结果
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-23
文件大小:5mb
提供者:
weixin_42146086
mvc-tech-blog:使用MVC模型创建的技术博客网站-源码
MVC技术博客 目录 描述 这是使用“模型”,“视图”,“控制器”范例创建的基本CMS样式的博客网站。该站点当前托管在Heroku上,也可以使用GitHub存储库的文件在本地运行。要了解如何在本地运行此服务器,请继续阅读“和部分。 该应用程序是使用Node.js创建的,表示为服务器,并随后连接到名为“ tech_blog_db”的mysql数据库。所有用户,帖子和评论数据都存储在tech_blog_db中。该实时应用当前已部署在Heroku上,使用JAWSDB附加组件来存储数据。所有密码均已使用
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-22
文件大小:168kb
提供者:
weixin_42117622
yolov4-triton-tensorrt:该存储库将YOLOv4作为优化的TensorRT引擎部署到Triton Inference Server-源码
使用TensorRT的Triton Inference Server上的YOLOv4 该存储库展示了如何将YOLOv4作为优化的引擎部署到 。 Triton Inference Server具有许多现成的优势,可用于模型部署,例如GRPC和HTTP接口,在多个GPU上自动调度,共享内存(甚至在GPU上),运行状况度量和内存资源管理。 TensorRT将通过融合层并为我们的特定硬件选择最快的层实现来自动优化模型的吞吐量和延迟。我们将使用TensorRT API从头开始生成网络,并将所有不支持的
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-21
文件大小:365kb
提供者:
weixin_42123296
customOptiFineCapeServer:该程序可让您自定义OptiFine斗篷并使用自定义播放器模型-源码
关于 这是一个程序,可让您自定义OptiFine斗篷并为自己提供自定义播放器模型。该程序首先从您的本地capes文件夹中加载capes。如果没有找到海角,它将在此github存储库中检查一个海角。如果仍然找不到斗篷,它将检查官方的optifine斗篷。最后,如果未找到OptiFine斗篷,它将加载默认的斗篷文件(当前为迁移斗篷)。 要使用自定义斗篷,请将斗篷纹理放在程序文件旁边的capes文件夹中,然后将其重命名以匹配您的Minecraft用户名。请注意,斗篷还必须包含elyta纹理。 播放器模
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:586kb
提供者:
weixin_42160425
Tutuila_SWB2_WebViewer:图图伊拉水费预算模型的在线查看器工具-源码
Tutuila_SWB2_WebViewer 项目前提:现有的瓦胡岛GW充值查看器(OGWRV)是有价值的决策支持工具。 在美属萨摩亚,已经开发了现有的水预算模型,但尚未通过在线格式向公众和决策者展示。 因此,我们将修改为OGWRV构建的用户界面框架,以将其应用于创建有价值的产品,以支持美属萨摩亚的水资源管理。 只是看到加载在本地的项目 在根npm我 cd进入Client / npm i 在本地存储上启动服务器npm run dev 进行编辑 在dev分支上进行编辑,测试完成后没有错误,转
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:9mb
提供者:
weixin_42134234
syntheticpopulation:从WorldPop.org创建数据管道,以便用户可以构建实际的综合种群来播种他们的模型-源码
综合人口 该存储库使用生成合成种群,以播种基于Agent的模型。 它包含四个文件: 人口数据下载:此文件使用Worldpop的文件传输协议(ftp)程序下载所需感兴趣国家的Worlpop密度数据和人口统计数据。 它确实需要一个日志int。 密度人口统计学探索和转换:该文件获取下载的密度(ppp)文件,在热图上绘制密度,并允许用户选择整个国家或缩小到较小的位置。 然后,这些文件以用户期望的准确性级别保存一个json文件,该文件的经度和纬度具有离散数量的代理。 由于文件的大小,这是唯一将数据本
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-05
文件大小:19mb
提供者:
weixin_42116847
iot-plugandplay-models:使用DTDL的IoT即插即用模型的存储库-源码
Azure / iot-plugandplay-models存储库 该存储库包含模型,这些模型可在上公开获得。 这些模型可用于创建Azure 解决方案。 相关工具,示例和规格可以在库中找到。 当前存储库仅存储DTDL模型。 提交模型 如果您还没有一个GitHub帐户,请创建一个: 。 签署 分叉公共GitHub存储库: : 。 克隆分叉的仓库。 (可选)创建一个新分支,以使您的更改与main分支隔离。 通过分叉和克隆公共GitHub存储库,将在您的GitHub帐户中创建存储库副本,并在您
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-19
文件大小:160kb
提供者:
weixin_42174098
bytehub:ByteHub:使功能存储变得简单-源码
字节集线器 易于使用的功能存储。 :floppy_disk: 什么是功能库? 功能存储是用于数据科学和机器学习的数据存储系统。 它可以存储原始数据,还可以存储已转换的特征,可以直接将其输入到ML模型或训练脚本中。 功能存储通过将数据流组织到模型中,可以使数据科学家和工程师提高生产力。 区旨在: 使用简单,并具有类似Pandas的API; 不需要在本地Python安装或云环境中运行的复杂基础架构; 针对时间序列操作进行了优化,使其非常适合金融,能源,预测等应用; 和 支持简单的时间
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:32kb
提供者:
weixin_42134234
evolutility-ui-jquery:使用REST或localStorage进行CRUD的模型驱动的Web UI-源码
Evolutility-UI-jQuery· Evolutility-UI-jQuery提供了一组通用的主干视图,以浏览,编辑,过滤,导出和绘制不同结构的主干模型和集合。 使用它,您可以通过使用元数据配置视图而不是手动编码模板,Javascr ipt和CSS来创建Web应用程序。 默认情况下,Evolutility-UI-jQuery使用您的浏览器本地存储来存储数据(因为没有要设置的服务器或数据库,因此更易于演示)。 使用Node.js,Express和Postgres提供了匹配的REST
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:1mb
提供者:
weixin_42128270
db:出色的快速ACID兼容NoSQL DataLake,支持存储17种格式的数据。 完整SQL和DML功能以及Java存储过程,可进行高级数据处理-源码
描述 BlobCity DB是一个多合一数据库。 它支持本地存储17种不同格式的数据,包括JSON,XML,CSV,PDF,Word,Excel,Log,GIS,Image等。 它运行两个全功能存储引擎。 一个将数据存储在内存中,另一个将数据存储在磁盘中。 内存存储为实时分析提供了出色的性能,而磁盘存储使BlobCity成为DataLakes的绝佳替代品。 支持的数据格式 以以下17种格式中的任何一种推送数据: JSON,XML,CSV,SQL,纯文本,PDF,Excel,Word,RTF,ZI
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:111mb
提供者:
weixin_42138703
EdgeML:此存储库提供了针对由Microsoft Research India开发的边缘设备的机器学习算法的代码-源码
边缘机器学习库 该存储库为开发的边缘设备提供了机器学习算法的代码。 边缘设备的机器学习模型在存储,预测等待时间和能量方面需要占用很小的空间。 希望使用这种模型的一个实例是物联网(IoT)设置中资源稀缺的设备和传感器。 在不连接到云的情况下在IoT设备上本地进行实时预测所需的模型需要几千字节的大小。 内容 在这种设置下,无论是模型大小还是计算能力都非常出色的算法包括: 盆景:基于强和浅的非线性树的分类器。 ProtoNN :基于原型类型的k最近邻(k NN )分类器。 EMI-RNN :训
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:26mb
提供者:
weixin_42118011
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