首页 > TAG信息列表 > 1.00
ipchat 点对点聊天工具 1.00.05 已发布
ipchat 点对点聊天工具 1.00.05 已发布。 zg-ipchat 是一款聊天工具。可实现简单的文本信息传输，无加密。点对点直接通讯，无需中间服务器，支持 Pv6/IPv4 网络。基于已公开的 IP Messenger 协议。使用"朋友清单"来区分好友与陌生人。聊天信息自动保存。软件界面支持中文、英文。基于 A使用R包SpATS消除植物育种中田间试验的空间异质性
目录简介Demo测试1. 数据说明2. 建模测试3. 结果4. 可视化随机效应测试 简介 R包SpATS （Spatial Analysis of field Trials with Splines） 通过使用P-splines方法，校正植物育种田间试验中的空间异质性，如不同田间地块的管理措施（施肥打药等）或其他各种不稳定的空间趋势带来的影响。 以使geom_boxplot 箱线图
ggplot(data=data1,mapping = aes(x=VARIANT_TYPE,y=NON_REF_GENOTYPE_CONCORDANCE))+geom_boxplot()+scale_y_continuous(expand=c(0,0),breaks = c(0,75,0.80,0.85,0.95,1.00),labels=c(0,75,0.80,0.85,0.95,1.00),limits = c(0.79,1))【C标准库】通过locale.h设置美元的格式
locale.h主要对时间和货币的书写格式进行了封装，从而符合不同地区的使用习惯。故而locale.h中设计了两个用于本地化的函数 char *setlocale(int category, const char *locale) struct lconv *localeconv(void) 前者用于设置或读取本地化信息，locale即代表某个区域的字符串，cat【线代&NumPy】第十二章 - 矩阵对角化课后练习 | 特征值分解 | 散布矩阵 | 降维方法LDA | 简述并提供代码
修改 ubuntu 16.04 开机Logo
修改 ubuntu 16.04 开机Logo-owen0725-ChinaUnix博客 1. 修改ubuntu 背景颜色 ubuntu默认的背景颜色都是紫色的，现我们要修改为白色： 进入 /usr/share/plymouth/themes/ubuntu-logo 目录 gedit ubuntu-logo.script 将 Window.SetBackgroundTopColor (0.16, 0.00, 0.12); #一个利用CNN抽取实体的工具
CNN4IE 项目地址：https://github.com/jiangnanboy/CNN4IE 中文信息抽取工具。使用CNN的不同变体进行信息抽取，以后会持续加入不同模型。该项目使用pytorch，python开发。 CNN4IE将各种改进版本的conv进行改动用于中文信息抽取。 Guide Intro Model Evaluate Install Dataset Todo CitCSS基础——样式效果
1.圆角： border-radius 渐变：background-image: linear-gradient #d1{ width:100px; height: 100px; background: rgba(78,34,89,1.00); border: 1px solid rgba(211,105,107,1.00); border-radius: 50px; background-image: linear-gradient(red,blue高斯消元法的运用
Acwing 883高斯消元法的运用 解线性方程组 Acwing 883 输入一个包含 n 个方程 n 个未知数的线性方程组。 方程组中的系数为实数。 求解这个方程组。 下图为一个包含 m 个方程 n 个未知数的线性方程组示例： 输入格式 第一行包含整数 n。 接下来 n 行，每行包含 n+1 个实数，表示一个方《8.12solution》
1001 : 点双连通分量： tarjan模板题：需要注意的是，点双连通分量是极大子图，也就是说他如果是很多个环拼成一个环，那么这个分量还是一个，就是最大的那个。 我们从环顶退栈即可，类似割点的位置。 / Author: levil #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; ty高斯消元
高斯消元 高斯消元解线性方程组 输入一个包含 nn 个方程 nn 个未知数的线性方程组。 方程组中的系数为实数。 求解这个方程组。 下图为一个包含 mm 个方程 nn 个未知数的线性方程组示例： 输入格式 第一行包含整数 nn。 接下来 nn 行，每行包含 n+1n+1 个实数，表示一个方程的 nn 个系suse11-x86 配置裸设备
环境为suse11-oracleA、B 数据库主机配置裸设备 1、查看A、B主机是否存在共享盘 Oracle1:~# lvmdiskscan /dev/vg01/lv01 [ 100.00 GiB] /dev/sda1 [ 1.00 GiB] /dev/vg01/lv02 [ 10.00 GiB] /dev/sda2 [ 32.00 GiB] /dev/vg01/lv03awk指定列求和简单示例
# test.txt 20000000000069|950615951|2019-04|3.70 20000000000069|950615951|2019-05|1.30 20000000000069|950615951|2019-06|1.30 20000000000069|950615951|2019-08|1.50 20000000000069|950615951|2019-09|1.40 20000000000069|950615951|2019-10|1.60 20000000000069|9算法题 高斯消元解线性方程组（Python）
题目 输入一个包含n个方程n个未知数的线性方程组。 方程组中的系数为实数。 求解这个方程组。 下图为一个包含m个方程n个未知数的线性方程组示例： 输入格式 第一行包含整数n。 接下来n行，每行包含n+1个实数，表示一个方程的n个系数以及等号右侧的常数。 输出格式 如果给定线性方程生物发光及化学发光的原理及其应用
第一部分 概述 化学发光 (ChemiLuminescence，简称为 CL) 分析法是分子发光光谱分析法中的一类，它主要是依据化学检测体系中待测物浓度与体系的化学发光强度在一定条件下呈线性定量关系的原理，利用仪器对体系化学发光强度的检测，而确定待测物含量的一种痕量分析方法。化学发光与其它活体生物发光成像技术原理及应用
一、技术原理 1. 标记原理 哺乳动物生物发光，一般是将 Firefly luciferase 基因（由 554 个氨基酸构成，约 50KD）即荧光素酶基因整合到预期观察的细胞染色体 DNA 上以表达荧光素酶，培养出能稳定表达荧光素酶的细胞株，当细胞分裂、转移、分化时, 荧光素酶也会得到持续稳定的表达。基因、发光细胞：小鼠活体成像工具细胞原理于应用实例
原理：小鼠活体成像是科学研究和药物研发的常用方法。进行此实验的前提是必须要有能稳定表达发光基因的细胞。常用的发光基因包括萤火虫萤光素酶（firefly luciferase，Fluc）、绿色荧光蛋白（GFP）、红色荧光蛋白（tdTomato）。本部分汇集了几种常用的稳定转染了Fluc的癌细胞系，并从Fluc、GFP、ttrafodion一次sql语句优化
EXPLAIN OPTIONS ‘f’ select count(*) from YF.VIEW_TEST t,YF.VIEWS n where productid = ‘50’ and t.end_date BETWEEN ‘2020-12-01’ AND ‘2020-12-31 23:59:59’ and t.USERID = n.USERID and n.provinceid=‘38’ 语句分析结果，上面都是两张视图查询结果，分别由不同DMIS 5.2高级编程之条件跳转（IF语句）
条件跳转 如果想改变程序的运行方向就要使用跳转语句，在DMIS里有几种命令可实现有条件的跳转，条件跳转就是必须满足给定的条件程序才能跳转。 IF…ENDIF程序块 IF语句以IF开头，ENDIF结尾，它可以使程序在满足规定的逻辑条件下跳转到其他行。逻辑条件由已定义的变量、算法或逻辑表高斯消元解线性方程组
Gauss #include <iostream> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; const double eps = 1e-6; const int N =110; int n; double a[N][N]; void out() { for(int i = 0;i < n;i++){ for(int j = 0;j <= n; j++单纯形法实现一维管材排料最优化
单纯形法实现一维管材排料最优化 #include<stdio.h>#include<math.h>#define m 3 /*定义约束条件方程组的个数*/#define n 5 /*定义未知量的个数*/float M=1000000.0;float A[m][n]; /*用于记录方程组的数目和系数;*/float C[n]; /*用于存储目标函数中各个变量的系隐藏层节点数对迭代次数分布规律的影响
制作一个二分类网络 (mnist 0 ,2)-81*n*2-(1,0)(0,1) 让n分别等于3，5，10，20，30，40，50，60，70，80，90，100，100，110，120，130， 让δ=1e-6, ret=0.1,weix=1000. 对应每个收敛标准收敛1999次。观察迭代次数对同一收敛标准的分布规律。 实验得到数据如下 隐藏层节点数 迭代次数的均值 平均分类准确实验：是否图片的重叠区域携带了决定分类的所有信息？
使用重叠法将参与分类训练的同一批次图片的所有不重叠部分变成0，只保留图片的重叠部分训练网络，如果分类准确率上升表明重叠部分已经包含决定分类的全部信息。如果这个假设成立，表明神经网络实现分类是通过在分类对象之间建立一个公共的重叠区，并通过识别重叠区来实现的。 具体二十四.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD CUP99数据集为例
这是作者的系列网络安全自学教程，主要是关于网安工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友共勉，希望您们喜欢，一起进步。前文分享了Web渗透的第一步工作，涉及网站信息、域名信息、端口信息、敏感信息及指纹信息收集。这篇文章换个口味，将分享机器学习在安全领域的应用，并复vue实现点击左侧菜单，右侧跟着显示隐藏
1 <template> 2 <div class="mainMaterial"> 3 <div class="chooseItem"> 4 <div class="navMenus"> 5 <ul> 6 <li v-for="(item,index) in items" :ke