这个交通灯的设计时简单版，只有一个路口（不是十字路口）的那种（想要实现十字路口可以对代码稍加修改） 使用的开发软件：Keil uVision5 单片机类型为：C51 语言类型：C语言 在这里说一下实现的功能 STC12C5A60S2（引脚排序及基本功能同AT89S51）作为主控芯片，设计格局时间选择不同红绿灯交替时间的交通灯控制电路。一是交通灯的正常指示设计；二是扩展DS12C887等相应的外围电路，利用LCD显示时间；三是设计2个交通灯交替间隔，根据时间不同自动选择，可以通过按键来选择3中不同的功能。 先在这里附上几张实现的图片 在这里贴出代码 #include reg51.h

课程选择系统 基于PHP的网上选课系统，我主要使用了phpmyadmin + Dreamweaver完成了大部分工作这是php老师发布的要求： B ／ S模式的选课系统，该系统的主要功能如下： 1，系统针对不同的用户角色进行管理，至少有以下三个角色：学生，教师，管理员。并提供以下主要功能：学生信息管理，课程管理，教师管理，学生选课管理等。2，数据库采用MYSQL，至少包括以下五张表：学生信息表（学号，姓名，所在院系ID，专业，性别，班级，密码）；课程信息（课程代码，课程名称，教师编号，已选人数，总人数，上课时间，地点，学分，讲授学时，实验学时）；教师信息表（教师编号，姓名，性别，所属学院，个人简介，密码）；学生选课管理（学号，姓名，所在学院，所在专业， 3，教师登录后提供以下功能操作：发布课程，查询已发布课程，查询选课学生信息，修改密码。4 ，学生登录后提供以下功能操作：查看可选课程，选

- 基于螺旋桨尺寸和转速计算推力的回归问题的深度学习模型。 数据来自 APC 螺旋桨网站，因此这只适用于 APC 螺旋桨。 - 也可作为在 APC 螺旋桨性能数据集中进行搜索的工具。 数据是从APC官方螺旋桨下载的链接： https : //www.apcprop.com/technical-information/file-downloads/

2021年12月25号圣诞树42个不同的好看，炫酷，精彩程序，自己解压就可以用，非常好用

关于不同行业的数字化转型的案例.rar

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

为了分析研究不同地表发射率反演算法的精度和适用性,文中选取西安市的遥感影像Landsat 8为基础数据,运用ENVI,ArcGIS等软件,首先对Landsat 8数据进行预处理,提取西安市的NDVI影像;然后,建立决策树模型得到西安市地表分类影像,并基于像元二分模型反演得到植被覆盖度,基于NDVI得到4种不同算法的地表发射率;最后,以精度0. 01的MODIS LSE产品为标准数据,从像元尺度上对比分析了4种算法的精度,并依据回归决策树方法的分类结果,对比分析了不同算法在各类地表覆盖类型上的发射率反演差异。结果表明:在像元尺度上,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法精度较高且较为接近;从不同下垫面的反演差异来看,在植被区域4种算法之间的差异较小,而对于水体区域,4种算法之间的差异较大;从反演方法的适用性而言,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法较为适合本研究区。

是一个库，可以使用不同的隐私训练PyTorch模型。 它支持在客户端上进行的代码更改最少的培训，对培训性能的影响很小，并允许客户端在线跟踪在任何给定时刻花费的隐私预算。 目标观众 此代码版本针对两个目标受众： ML从业者会发现这是培训差异性隐私模型的温和介绍，因为它需要最少的代码更改。 差异隐私科学家会发现这很容易尝试和修改，使他们能够专注于重要的事情。 安装 可以通过pip安装最新版本的Opacus： pip install opacus :warning_selector: 注意：这将带来最新版本的部门，它们在Cuda 10.2上。 如果您的环境使用的是较旧的Cuda版本（例如，Google Colab仍在Cuda 10.1上），则此方法将无效。 要在Colab上安装，请首先运行以下单元： pip install torchcsprng==0.1.3+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 然后，您可以像以前一样pip install opacus 。 在查看更多上下文。 您还可以直接从

具体介绍详情见：https://blog.csdn.net/liguoweioo/article/details/122220646

Android studio通过切换不同layout实现横竖屏适配