SUIPack.v5.8.Full.Source.Delphi.BCB.rar
SUIPack.v43.Full.Source.Delphi.BCB Setup 控件 很好用哦！！效果也是比较好的！其实主要也是想获取大家的资源，上传写大家也需要的东西互相学习学习。
SUIPack.v5.8.Full.Source.Delphi.BCB
Sunisoft.SUIPack.v6.2.Full.Source.Delphi.BCB.rar 我上传资源到此只是为了方便自己，不是为了分享，更不是为大家服务，虽然你有权下载，但那仅仅出于您自愿。至于该资源原作者，如果认为我侵犯您的利益，请找CSDN...
http://download.csdn.net/source/235708
一个实用的皮肤控件，自带皮肤设计器 自带了很多皮肤文件，直接使用
SUIPack 是一款面向Delphi程序员的界面增强VCL组件。它可以帮助你制作出占用资源小 的个性化界面应用程序！ SUIPack 兼容Delphi 5、Delphi 6、Delphi 7、C++Builder 5、C++Builder 6！ SUIPack 提供了40 个组件用于...
SuiPack.v6.4破解版 安装时请退出Delphi,否则拒绝安装本插件
suipack for delphi 2009 非官方版 Sunisoft.SUIPack.v6.2.Full.Source.Delphi.BCB.ccrun.751832修改过来的 直接运行打包文件安装。
基本安装： 1、对于单个控件，Componet-->install component..-->PAS或DCU文件-->install； 2、对于带*.dpk文件的控件包，File-->Open(下拉列表框中选*.dpk)-->install即可；...
BCB6开的sybase日志清除工具，可自动定时执行。 需要安装 SUIPack.v6.2.Full.Source.Delphi.BCB.ccrun.751832 插件
MapX 5.0 程序框架(添加使用说明) <br>此程序如果要用需安装以下包： Mapx 5.0 ExpressQuantumGrid Suite v6.30 DevExpress.ExpressDocking.Library.v5.30 DevExpress.ExpressBars.Suite.v6.30 ...
数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。
初级学习OpenGL ES2.0的课程，从无到有，从进本的函数讲起，每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术，令人费解的文理，以及混合技术，各种优化技术：顶点缓冲区，索引缓冲区，帧缓冲区，介绍精灵的使用，并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线，以及OpenGLES2.0的特性，带领初学者入门。
常见的30种数学模型，比较详细，非常适合搞数学建模的学生使用
MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。
自己做的五一赛论文，代码数据都在附录。本文针对股票投资组合问题进行了研究，建立了投资效用与多目标规划模 型，运用了历史模拟、灰色关联等方法，旨在确定股票投资组合策略。
这不是rtos源码分析的课程，而是为初级的同学设计，从基础原理讲师，一步步不断迭代设计rtos的课程！ 用不到【2000行代码，汇编代码仅18行】（不含注释）实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS！ 该RTOS功能与ucos类似，具体实现不同。学习之后，再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用； 2、用更短的时间、更少的精力，学习RTOS相关知识； 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖； 4、提升技术水平，为升职加薪跳槽提供资本。
Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程，也是以后课程里都要用的实用级工具，所以大家一定要学会，Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具，是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用，常用命令，配置依赖，以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念，以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作，手把手演示操作，绝对能提升大家的实际操作能力！
这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差，满足初中高级Java工程师的面试需求。
本套php为完整的从初级到smarty,thinkphp,ecshop项目实战,课程安排循序渐进，通俗易懂 帮助零基础的PHP朋友，快速学会使用PHP做项目
本资源包含数据，代码，解释，相应的文件。代码是练习用的，文章中的代码都可以运行出来，是很好的一个练手项目。
ARIMA模型-matlab代码，可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。
各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。
自动驾驶模型的建立
针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。
本套课程的设计完全是为初学者量身打造，课程内容由浅入深，课程讲解通俗易懂，代码实现简洁清晰。通过本课程的学习，学员能够入门微信公众平台开发，能够胜任企业级的订阅号、服务号、企业号的应用开发工作。 通过本课程的学习，学员能够对微信公众平台有一个清晰的、系统性的认识。例如，公众号是什么，它有什么特点，它能做什么，怎么开发公众号。 其次，通过本课程的学习，学员能够掌握微信公众平台开发的方法、技术和应用实现。例如，开发者文档怎么看，开发环境怎么搭建，基本的消息交互如何实现，常用的方法技巧有哪些，真实应用怎么开发。 通过合理的课程设计，结合讲师多年的教学经验、微信开发经验，轻松引导初学者掌握微信公众平台开发。
五一建模写的论文，当时是拿啦奖的，你们可以参考下哦
全面介绍ArcGIS for JavaScript 开发 让大家学会ArcGIS for JavaScript 开发
本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
