教育背景（高中开始）*序号起止年月学 校 / 院 系专 业学 历123资格证书序号获得年月证书名称12工作经历*序号起止年月公 司 / 部 门 / 岗位职务/任

本说明适用于填写《职工履历表》。填表人要按照本说明认真如实填写，填表必须统一使用碳素墨水书写，不得使用圆珠笔、红色及纯蓝墨水和复写纸书写，填写内容不得随意涂改。各单位负责干部人事工作的部门要对本单位及下属单位干部职工本人填写内容进行认真审核。 1.“姓名”(包括少数民族译名)用字要固定。 2.“民族”要写全称。如：“维吾尔族”、“哈尼族”。 3.“出生日期”按公历填写到日。 4.“籍贯”填写本人的祖居地(指祖父的长期居住地)。“籍贯”和“出生地”按现行政区划填写。 5.“学历”分毕业、结业、肆业三种,按国家教育行政部门的规定填写最高阶段的学历。研究生按博士研究生毕(结、肆)业、硕士研究生毕(结、肆)业、研究生班毕(结、肆)业填写。党校通过全国教育统考招生录取的研究生,亦按此填写。 凡在各类成人高等教育(电大、函大、夜大、职大、业大、管理干部学院等)或通过自学考试形式取得学历的,应具体写明,如：“电大本(专)科毕业”、“自学高考大专毕业”等。 在各级党校函授毕(结、肆)业的,应填写“××党校本(专)科函授毕(结、肆)业”。各级党校培训、进修一年半以下的,不作为学历填写。

重新装入要运行的任务 低优先级任务 OS_TCB OSTCBCur 存贮器低地址 存贮器高地址 堆栈方向 SP R1 R2 R3 R4 PC PSW 存贮器低地址 存贮器高地址 高优先级任务 OS_TCB OSTCBHighRdy OSTCBCur (1) (2) CPU (4) (4) (1) (3) (3) (4) C/OS-II的任务管理 PSW PC R1 R2 R3 R4 PSW PC R1 R2 R3 R4

最开始配置torch的时候用的镜像命令进行安装，但是特别容易断开，后来就改用离线安装（不容易断开）的形式，关于离线安装看我以往的博客有具体讲解怎么安装，但是离线安装有个问题就是从官网下载whl文件比较慢，每次安装不同版本的都要下载一次，所以最近以自己的需求整理了一份torch及torchvision的百度网盘资源：首先共同的有操作系统为Linux系统，Python为3.7版本的，cuda为10.2的torch版本有：1.9.0、1.8.0、1.7.1、1.7.0、1.6.0、1.5.1、1.5.0；cuda为9.2的torch版本有1.4.0、1.3.1、1.3.0、1.2.0、1.1.0、0.4.1；相对也有对应版本的torchvision。希望这份资料能帮助到大家！

此资源是演示程序，可以免积分下载。 --------------------------------------- 在实现了glut框架下读入和显示3DS文件成功后，我开始了在Qt这个成熟又有活力的框架下读入和显示3DS文件。 在这次移植中，我没有使用自己的三维数学库，而是使用了Qt内置的数学库。所以需要在头文件中包含QVector3D、QMatrix4x4等头文件。使用了这些头文件之后感觉Qt这一点做得很充分，我们想的它都给我们想好了。方便虽方便，在移植的过程中我还是遇到了诸多困难。

是用于字母A到J的字体glypyhs的图像识别数据集，可用于简单的神经网络。 它与手写数字0到9的经典非常相似。 不幸的是，notMNIST数据的提供格式与MNIST数据的格式不同，因此，您不能只交换notMNIST数据文件并在其上不更改地运行神经网络。 这个仓库解决了这个问题：这里的四个* .gz文件具有与MNIST数据集中的同名文件相同的数据格式和相同的条目数。 但是图像不是手写数字，而是从A到J的字母（标签仍然是0到9）。 （这些文件在这里获得了notMNIST数据集的原始作者的许可。） 如果您有使用MNIST的神经网络，则应该能够替换此存储库中的数据文件并运行程序，而无需进行任何更改。 请注意，notMNIST数据集比MNIST更难，更不干净。 使用这些notMNIST文件，在MNIST上获得98％的准确度的简单2隐藏层网络就可以得到93或94％的准确度。 notMNIST数

1、OpenCV版本：OpenCV4.5.3 VS版本：2019（其他版本完全可以使用本程序相应代码） 2、基于MFC对话框程序实现； 3、仅使用了OpenCV4中的Mat、VideoCapture、imshow等相关类与函数，代码行数极少；程序非常容易理解 4、解决了程序关闭后，摄像头LED灯常亮的问题

维数据 功能 处理 VIC 输出文件并计算降水和 run_base（径流 + 基流）的年最大值 计算年平均降水量 查找每个年度最大事件的日期 命令 python vicData.py -i input_dir 参数 input_dir : 包含要处理的文件的输入目录（所有文件都将被处理） 退货 输出数据文件包含四列：year、year max prec、year max run_base、year mean prec 输出日期文件包含四列：年、月、日、最大年度数据 使用示例 python vicData.py -i example_fluxes 输出将在以下目录中：example_outputs_data、example_dates_prec、example_dates_run_base 注意：如果vicData.py与 input_dir 和 output_dir 不在同一目录下

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