iRA6075-6065-6055 系列维修手册-中文版


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iRA6075-6065-6055 -iRA6275-6265-6255 系列维修手册-中文版

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佳能iRA6075-6065-6055-6255-6265-6275+系列维修手册-中文版
2019-02-21佳能iRA6075-6065-6055-6255-6265-6275+系列维修手册-中文版
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佳能IR ADV 6075 6065 6055维修手册中文版
2018-05-11佳能IR ADV 6075 6065 6055中文版维修手册
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佳能IR500I IR600I维修手册
2017-11-09佳能数码复印机系列维修手册,不可多得的维修书,是复印机维修技术人员不可多得的书
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佳能全系列代码及维修手册
2011-12-20佳能全系列代码及维修手册
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佳能MB5180 MB5480 B4180中文版维修手册
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佳能IR2270/2870/3570/4570中文维修手册下载_course
2020-08-06佳能数码复合机IR2270、4570系列中文维修手册,仅供IT行业技术工程师交流使用。 相关下载链接://download.csdn.net/download/shaoen_wa/8486643?ut
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垃圾分类数据集及代码
2020-11-11资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras
Python金融数据分析入门到实战
2019-09-26会用Python分析金融数据 or 金融行业会用Python 职场竞争力更高 Python金融数据分析入门到实战 掌握金融行业数据分析必备技能 以股票量化交易为应用场景 完成技术指标实现的全过程 课程选取股票量化交易为应用场景,由股票数据的获取、技术指标的实现,逐步进阶到策略的设计和回测,由浅入深、由技术到思维地为同学们讲解Python金融数据分析在股票量化交易中的应用。 以Python为编程语言 解锁3大主流数据分析工具 Python做金融具有先天优势,课程提取了Python数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点详细讲解,帮助同学掌握数据分析的关键技能。 2大购课福利
零基础Python数据分析特训营-直播回放
2020-07-07作为投资者,我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子,可见分散投资可以降低风险,但如何选择不同的篮子、便是见仁见智的事情了,数据分析就是解决这些问题的一工具。在本次数据分析训练营分为四天,前 2天为 Python 编码技术部分,可以帮助学习者快速上手Python数据处理;后2天为数据分析部分,借助通联数据平台的策略建立,实现实际项目结合,将各种策略代码直接开源,并且对各种策略进行了介绍与点评,通过数据分析支撑决策,可谓本次训练营的精华部分。
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基于物品的协同过滤算法实现图书推荐系统源码
2021-02-04py,itemcf,论文:https://blog.csdn.net/ancientear/article/details/100067170
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自动抢茅台脚本.zip
2021-01-25自动抢购飞天茅台脚本,亲测有效,已经抢到2瓶(python和go两种语言,Windows和Mac版本都有),支持京东、天猫平台,立即下载保存,避免被失效!
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Java 面经手册·小傅哥(公众号:bugstack虫洞栈).pdf
2021-01-26这是一本以面试题为入口讲解 Java 核心内容的技术书籍,书中内容极力的向你证实代码是对数学逻辑的具体实现。当你仔细阅读书籍时,会发现Java中有大量的数学知识,包括:扰动函数、负载因子、拉链寻址、开
Python自动化爬虫实战与高级架构技巧
2020-07-22讲解基于Python Selenium 的自动化数据采集,自动化框架设计,SEO搜索收录引擎与接口对接等实战项目
YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测
2020-05-03课程演示环境:Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》 课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29123 当前,人脸口罩佩戴检测是急需的应用,而YOLOv4是最新的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。 本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法,包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。具体项目过程包括:安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。 YOLOv4人脸口罩佩戴检测效果
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