使用Python库研究数据集 在这个项目中，我分析了一个数据集，然后传达了关于它的发现。 我使用Python库NumPy，pandas和Matplotlib进行了分析。 我选择进行分析的数据集包含有关从电影数据库（TMDb）收集的10,000部电影的信息，包括用户评分和收入。 我分析了此数据集，以回答2个问题：1）哪些电影通常收入最高？ 2）每年哪种类型最受欢迎？ 在项目的“数据整理”部分，我加载了数据，检查其清洁度，然后修剪并清理数据集以进行分析。 在该项目的“探索性数据分析”部分中，我使用了内置的函数库来描述数据并对其进行可视化，最后总结了我的发现和结论。

遇到jar包冲突时，需要找某个class文件在哪几个jar包中，可以用这个工具进行查找，很快速方便的

这个程序是24C02大家一起共用,我这里还有,大看看要是还要联系本人就可以了.

matlab 图像膨胀代码介绍 创建此存储库是为了探索使用扩展运算符从 LDR 图像构建 HDR 图像以训练 HDR 对象检测模型的可行性。 该存储库由 HDR 到 LDR 映射技术以及多个扩展运算符组成。 HDR 到 LDR 映射技术用于将原始 HDR 图像映射到 LDR 图像。 随后使用多种映射技术将 LDR 图像扩展回 HDR。 使用以下指标将预测（重建）的 HDR 图像与原始 HDR 图像进行比较： HDR-VDP2 puPSNR 和 puSSIM（PSNR 和 SSIM 的 HDR 版本） 使用的扩展运算符： 在这项工作中，我们为不同的扩展运算符使用了一些外部存储库。 一些已经包含在 matlab 代码中，一些其他基于深度学习的代码在以下链接中（从原始 repo 中分叉出来）： HDR扩展网 https://github.com/MASSIVE-VR-Laboratory/hdr-expandnet HDRCNN https://github.com/gabrieleilertsen/hdrcnn

爱普生能用的软件。这个是不错的。L3158清零。

插件开发的必备技术，所谓插件就是要被其他程序调用。那么这里最常用的技术就是这种模式，也是非常的方便。VC6实现EXE修改为DLL执行_dll里面嵌入EXE文件DLL被加载就执行这个EXE

用QT连oracle接数据库所用的QOCI的两个驱动，这个是32位的

学习Linux只要学会这个命令就够了！.pdf

计算机软件反向工程（Reverse engineering）也称为计算机软件还原工程，是指通过对他人软件的目标程序（比如可执行程序）进行“逆向分析、研究”工作，以推导出他人的软件产品所使用的思路、原理、结构、算法、处理过程、运行方法等设计要素，某些特定情况下可能推导出源代码。反编译作为自己开发软件时的参考，或者直接用于自己的软件产品中

使用深度学习预测股票市场 在这个项目中，我使用称为LSTM的最佳深度学习算法之一来预测和预测Amazon Inc.的价格。