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  1. ExtAspNet v2.2.1 (2009-4-1) 值得一看

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  3. 所属分类:C#

  1. ExtAspNet_v2.3.2_dll

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  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2010-09-29
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:wode2600
  1. 调整sap固定资产残值SOP

  2. 讲诉如何讲SAP中固定资产剩余的残值,在下一个期间全部提折旧
  3. 所属分类:IT管理

    • 发布日期:2011-09-29
    • 文件大小:135kb
    • 提供者:godyang
  1. 猜猜乐H5.zip

  2. 猜猜乐H5游戏 新版H5猜猜乐源码 无需公众号全新UI源码 猜猜乐H5游戏全新UI猜骰子简单粗暴游戏,无需公众号配置也可玩+已集成个人免签收款接口+玩家推广三级分销 源码说明: WIN或LINUX+APACHE+MYSQL+PHP5.5 程序介绍 本程序基于ThinkPHP开发而成,已经进行多次开发将它修复并完善。 最新二次开发H5猜骰子猜数字游戏,带三级分销和后台可控制功能。 很多网上卖的分销的推广都错误,我们把这个修复了 推广分销完全正常。 支付接口用的码支付,把微信登录取消了 采用注册账
  3. 所属分类:游戏开发

    • 发布日期:2019-05-31
    • 文件大小:55mb
    • 提供者:weixin_44187596
  1. Networking-CRC-SourceCode:这包括使用C编程语言在网络中实现CRC的源代码-C language program source code

  2. 循环冗余检查 代码开发人员: 电脑网络 这包括使用C编程语言在网络中实现CRC的源代码。 循环冗余校验(CRC)是一种错误检测代码,通常在数字网络和存储设备中用于检测原始数据的意外更改。 进入这些系统的数据块将根据其内容的多项式除法运算的余数获得一个简短的校验值。 在检索时,将重复计算,并且如果校验值不匹配,则可以采取纠正措施来防止数据损坏。 CRC可用于纠错,请参见位过滤器。 应用领域 启用CRC的设备为要发送或存储的每个数据块计算一个短的,固定长度的二进制序列,称为校验值或CRC,并将其
  3. 所属分类:其它

  1. ELFit:Echelle线拟合GUI-源码

  2. ELFit Echelle线拟合GUI example.py文件中的示例用法 ####去做: 将VHELIO添加到输出 保存按钮的善良选择 线形计算(偏度和峰度) 通过更改输入参数的全局最小值 宇宙射线“去除” 线上方的残差图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:19kb
    • 提供者:weixin_42125826
  1. 渐变到成本函数数据科学介绍000-源码

  2. 介绍 在上一课中,我们学习了梯度的数学定义。 我们看到一个函数的梯度是相对于该函数的每个变量的偏导数的组合。 我们看到了梯度下降的过程涉及沿梯度的负方向移动。 例如,如果某个功能的上升方向是向上和向右移动,则下降方向将向下和向左移动。 在本课程中,我们将对我们的成本函数应用梯度下降,以了解如何通过更改$ m $和$ b $变量来朝最佳拟合回归线移动。 将RSS表示为多变量函数 想一想为什么梯度下降法在成本函数中应用得如此之好。 最初,我们说函数的成本,即我们的回归线预测值与数据集之间的差异,是随
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:150kb
    • 提供者:weixin_42155721
  1. 多元函数数据科学介绍000-源码

  2. 多变量函数 了解如何将多元函数表示为3D图 了解当我们想到回归函数的误差(成本)时,它如何随斜率和y截距值的变化而变化 了解如何从三个维度考虑回归线的成本曲线 回顾我们去过的地方以及我们为什么在这里 在继续之前,让我们确保我们了解自己的位置。 我们通过简单地绘制数据开始讨论。 然后,我们绘制一条回归线以估计输入的变化如何影响输出的变化。 现在,由于我们的回归线不能完美地预测我们的数据,因此我们通过计算残差平方和(RSS)为回归线的准确性添加一个数字。 众所周知,RSS的大小是y截距和斜率值的函
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:521kb
    • 提供者:weixin_42151036
  1. R-经济预测项目:R此存储库中的文件用于经济预测项目。 请查看存储库中的文件-源码

  2. R经济预测项目 R该存储库中的文件用于经济预测项目。 请查看存储库中的文件。 请要求项目的html R markdown文件 项目2执行摘要: 摘要:本报告试图预测从FRED获得的美国非农就业数据。 为此,将首先使用tslm将线性趋势和季节分量拟合到数据并检查其残差,然后进行一些分析。 然后,将数据与谐波回归拟合,以尝试更改Fourie项以最小化AICc或CV值。 然后,将比较这两个模型的预测准确性。 项目3执行摘要: 内容提要:分析的第一部分使用2002年第一季度至2019年第三季度的Do
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:36kb
    • 提供者:weixin_42157166
  1. labeled-checkbox-material-ui:一种材料UI组件,在单个组件中结合了复选框和标签-源码

  2. 带标签的复选框材料用户界面 一个material-ui组件,在单个组件中结合了复选框和标签 演示版 您可以在访问该组件的故事书。 道具 该组件接受下表中定义的道具。 LabeledCheckboxMaterialUi接受的道具 姓名 类型 必需的 默认 描述 已检查 布尔值 不 错误的 如果为true,则选中此复选框 classNameCheckbox 细绳 不 不明确的 className应用于复选框 classNameLabel 细绳 不 不明确的 应用于标签的className 颜
  3. 所属分类:其它

  1. CT-super-resolution-mdrbGAN-源码

  2. 使用基于GAN的多个密集剩余块的CT超分辨率 该存储库包含使用提出的基于多个密集残差块GAN的CT超分辨率的实现,并根据建议进行了细微更改并从 改编了架构参数 ,如果未指定。 有关实现方法和实验的完整说明,请参考 。 用法 1.火车 运行python main.py 通过修改以下参数的默认值来控制训练: --device = cuda (train on cuda) --log_interval = 1 (print train & validation loss each epoch
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-27
    • 文件大小:14kb
    • 提供者:weixin_42172204