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2013继续教育挂机自动换课版 评分:

2013教师继续教育挂机软件免费自动换课版

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2013-06-29 上传 大小:60KB
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2012继续教育挂机 自动换课自动更新时间

一、击运行继续教育挂机软件(如图一); 二、在网站“各地培训导航”(如图一蓝框示)、“国培计划项目”(如图一黄框示)栏目里打开你要培训的项目网页。也可直接在地址栏里输入您培训的网页地址,例如:http://302.jiangxi2011.teacher.com.cn/IndexPage/Index.aspx (如图二黄框示),点击“跳转”按钮后打开培训网页; 三、进入培训页面后在左上角“登录入口”输入您的帐号、密码及验证码后进入培训页面(如图二红框示); 四、点击进入“课程学习”栏目,如果还没选课,请点击“选课”栏目,根据您的培训要求进行选课(如图三); 五、

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继续教育挂机自动换课随机更新软件

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2015年全员培训挂机软件自动识别验证码自动换课

2015年全员培训挂机软件,自动识别验证码,自动换课。

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保存图片到本地相册

保存图片到本地相册,可以在相册查看,Android 6.0以上也可以实现

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基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的 GPS 轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测. 在此过程中,摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法. 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵,实现对拥堵路段的预测. 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.

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C语言链表和文件实现的超市管理系统

该超市管理系统使用C语言开发,用到了链表和文件的操作。该项目共支持三种类型的用户账户,root管理员,普通管理员,普通用户三种,实现了超市商品的进货,出售以及注册账号等的常用功能。

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CarSim中文教程

Carsim 软件入门: 1. Carsim简介; 1.1 Carsim快速入门; 2.Carsim整车建模; 3. Carsim仿真分析

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基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

】随着城市交通的发展,道路网络越来越复杂,交通拥堵越来越严重,准确预测交通拥堵是城市缓堵保畅,提高 城市交通管理能力关键技术之一。传统马尔可夫预测模型中的单变量模型只能解决单个时间序列上的交通预测问题,一阶模 型仅考虑了相邻时间点数据之间的影响,高阶多变量马尔可夫模型的预测精度不足,难以解决复杂城市道路网络交通拥堵预 测的问题。对此,文章提出了一种添加调节项的高阶多变量马尔可夫模型(AAT-HO3M),证明了模型的收敛性,进行了参数 估计,并参考城市道路交通运行评价指标体系,对城市拥堵进行预测分析。通过预测试验证明,AAT-HO3M预测精度高于传 统高阶多变量马尔可夫模型和改进高阶多变量马尔可

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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *

针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型 。 通过归纳合并交通流参数 、 环境状态 、 时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态 。 采用深度学习的自编码网络方法从无 标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集 。 应用 Softmax 回归对有标签的新特征 集进行学习生成预测分类器,模型可对交通拥堵状况进行多态预测 。 通过仿真对比分析,预测模型具有较省略 特征学习的预测算法更好的预测性能,平均预测精度可达 85% 。

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海康威视2016年技术支持笔试题

该资源为 海康威视2016年技术支持笔试题 海康威视是全球领先的以视频为核心的物联网解决方案提供商,致力于不断提升视频处理技术和视频分析技术,面向全球提供领先的监控产品和技术解决方案。 海康威视的营销及服务网络覆盖全球,目前在中国大陆34个城市已设立分公司,在香港、美国洛杉矶和印度也已设立了全资和合资子公司,并正在全球筹建更多的分支机构。

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S7 300 PLC 仿真软件 用于西门子的PLC仿真软件,无需硬件即可测试程序。

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基于Android的课堂点名系统

包含有android 程序,还有一个服务端,用于后台管理,程序运行视频及毕业论文参考。eclipse平台。

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分类数据分析_12975219_(美)阿格莱斯蒂著_重庆市:重庆大学出....pdf

《分类数据分析》内容简介:由于分类数据分析技术的发展以及分类数据在现实应用中的独特价值,许多统计系或生物统计系都开设了有关分类数据分析的课程。《分类数据分析》可以用作该类课程的教科书。《分类数据分析》的第1-7章涵盖了该类课程的核心内容。其中,第1-3章介绍分类结果变量的分布以及传统的二维列联表分析方法。第4-7章介绍关于二分和多项分布结果变量的Logistic回归以及相应的Logit模型。第8章和第9章的内容则是用于分析列联表数据的对数线性模型。随着时间的推移,对数线性模型的重要性似乎有所降低,所以本版在一定程度上缩减了对该模型的讨论,并相应增加了有关logistic回归的内容。 在过去10

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