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Ta的资源
MyO2OProject:基于物联网的最终项目 MyO2OProject 基于物联网的最终项目
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大小:1.1MB
2022-06-10 17:20:59上传
spring支持ehcache 使用spring对缓存ehcache进行管理
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大小:28.4KB
2022-06-10 04:31:29上传
前端项目-motion-ui.zip 前端项目-motion-ui,用于创建过渡和动画的SASS库。
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大小:164.5KB
2022-06-10 01:51:09上传
dz论坛支付宝免签监控系统 v1.3 该软件免签约,免企业支付宝,免手续费,支持积分充值自动到帐的支付宝/免签约即时到帐接口。虽然DZ自带充值系统,但是需要跟支付宝或财付通签约后才能使用,而本插件完全免去签约的麻烦,使用本软件,你只需要有自己的支付宝帐号,即可轻松实现在线积分充值,积分即时到帐,并支持查看积分记录,舍得吧官方不收取任何插件服务费用,客户端即时到帐模式,资金即时到帐,需要在本机电脑或者服务器上运行客户端并挂机,用户付款自动到帐自己的支付宝账户,但是我们只收取,软件客户端维护费,可支持免费体验,支持天卡、月卡、季卡、年卡等服务。支付宝收费服务一般是:1.2%  100元收你 1.2元咱们这款是没有任何费用的【即时到帐自己账户】注意:Discuz!论坛充值支付B免签监控插件定制开发即时到账接口自动充值【暂时不支持其他网站充值,暂时只支持Discuz!论坛充值支付】当前支付宝免签约包含主要二部分1、客户端需要挂机实现自动充值2、DZ论坛程序需要安装一个插件即可自动化充值1、上传插件到目录2、安装3、域名+/home.php?mod=spacecp&ac=plugin&id=shede8_mqy:pay【设置地址 充
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2022-06-09 20:02:02上传
VU_OP_Uzduotis1:Tai yra VU objektinio programavimo kurso,pirmoji VU_OP_pirma_uzduotis 这个小程序在终端上打印一张带有您名字的数字贺卡。 变更日志 程序的初始版本 根据用户名添加了动态问候语 如何使用 屏幕截图
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2022-06-09 17:22:05上传
Tomb-of-Salahuddin-Ayyubi:萨拉胡丁·阿尤比墓(萨拉丁) 欢迎来到GitHub Pages 您可以使用的来维护和预览Markdown文件中网站的内容。 每当您提交到该存储库时,GitHub Pages都将运行从Markdown文件中的内容重建站点中的页面。 降价促销 Markdown是一种轻巧且易于使用的语法,可用于样式化您的文字。 它包括以下约定 Syntax highlighted code block # Header 1 ## Header 2 ### Header 3 - Bulleted - List 1. Numbered 2. List **Bold** and _Italic_ and `Code` text [ Link ](url) and ![ Image ](src) 有关更多详细信息,请参见 。 吉柯主题 您的Pages网站将使用您在选择的Jekyll主题的布局和样式。 该主题的名称保存在Jekyll _conf
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2022-06-09 01:39:46上传
jbpm4.3+tomcat6简单例子 本示例主要实现了流程的基本管理,流程实例的管理,适合初学者参考,希望对读者有所帮助。 使用本例子只需要拷贝jbpm4.3的lib的jar包到本实例lib里面即可运行,注意用tomcat6的话必须把juel.jar,juel-engine.jar、juel-impl.jar剪切到tomcat的lib目录下。
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2022-06-08 22:58:48上传
电子商务和国际营销 这是一款关于电子商务和国际营销,日常工作生活中可用于学习、参考、借鉴,喜欢电子商务和国际营销的朋友...该文档为电子商务和国际营销,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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2022-06-08 20:16:58上传
V20pyPro:外汇交易的机器学习,数据库和量化工具 介绍 该项目提供了一些使用TensorFlow,Keras和Sci-kit Learn应用于金融市场预测的通用机器学习模型的示例。 所有这些模型都使用给定外汇对的过去500天的数据,并在DataFrame中添加了许多技术指标。 所有这些模型都是标准的,也就是说,没有做出很大的努力来优化它们,并且可以以一种或另一种方式对它们进行改进。 理想情况下,该项目将有助于使那些学习将机器学习应用于金融市场的人更容易使用这些工具。 TODO:展示量化功能并扩展数据库使用示例。 合奏研究 使用六个标准的Sci-kit Learn集成方法的基本列表,我们可以探索这些现成模型的有效性。 这些模型开箱即用,可以达到65-75%的准确度,但可以通过控制学习率,增加估计量或某些模型(包括基本估计量)来进行改进。 即另一个可以提高Booster可靠性的预测模型。 AdaBoostRegressor Baggi
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2022-06-08 17:31:12上传
QFootPrints-开源 足迹是由HTC Android手机提供的一个应用程序,它将GPS位置,照片,地址和其他位置标签组合到数据库中。 QFootPrints是一个基于QT的可移植应用程序,支持导入,编辑和导出它们。
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2022-06-08 02:36:16上传
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