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金钱鼓斗志,分分暖人心。200分求十几张ICO图。
vfork
2008-12-12 07:03:53
ICO图要求非常好看,效果一般的图我有,ICO的内容如下:
首记录、上一条、下一条、尾记录
新增、修改、保存、取消、删除、刷新、打印、查询、关闭
提交审批、撤销提交
仓库图标、部门图标、分类图标
就上述这些,有的哥们直接发到我信箱里面来吧。谢谢
vfork@163.com
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金钱鼓斗志,分分暖人心。200分求十几张ICO图。
ICO图要求非常好看,效果一般的图我有,ICO的内容如下: 首记录、上一条、下一条、尾记录 新增、修改、保存、取消、删除、刷新、打印、查询、关闭 提交审批、撤销提交 仓库图标、部门图标、分类图标 就上述这些,有的哥们直接发到我信箱里面来吧。谢谢 vfork@163.com
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yc_8301
2008-12-18
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我也收集了一些图标,不过怎么发给LZ呢。。
顶。。
mjtalhx
2008-12-17
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楼主该结贴了吧!呵。。。。。。
de410
2008-12-17
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积分~~
rcaicc
2008-12-16
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O(∩_∩)O哈哈~
是你太懒了吧
等你攒到这几个我用200分买你的~~~~
记得和我联系~~
eqapple
2008-12-16
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http://www.freeiconsweb.com/
Storm2008
2008-12-16
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^_^
vfork
2008-12-16
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继续等,有个兄弟发给我了,但是太杂,什么都有。
我只要我需要的这十几张, Raize看了一下,图片不是很漂亮。
已经发过邮件的第一个哥们给50分。
xiaowei_001
2008-12-16
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jf
tjg5202
2008-12-15
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jf
shuihan20e
2008-12-15
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我有,就是大点,4M多
yct0605
2008-12-15
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我收集的图标已经给你发过去了,你可以看看。
tony5566
2008-12-15
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关注下
寻梦928
2008-12-15
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RZ的不错!
gwhdaxia
2008-12-15
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RZ的不错,都是16*16的图标
vfork
2008-12-14
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有分都送不出去,我靠!
starluck
2008-12-13
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http://www.2ccc.com/article.asp?articleid=4256
盒子上很多。
vfork
2008-12-13
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兄弟们,直接发我要的那十几张图标给我吧。
6500个图片,我会晕掉的。
装个Raize控件,我更晕。
qiujsh
2008-12-13
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装个Raize控件,本身带一套图标
zqdue
2008-12-13
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http://www.2ccc.com/article.asp?articleid=4256
这里有6500个图标给你,其中应该会有你喜欢的!
yangkunjie
2008-12-13
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记录 1:编号: 1算法名称: 晋升决策中的资源置换算法算法参数: 推理与方程式:目标识别: 决策者A有项目G,依赖关键客户资源。资源评估: A持有筹码 ,B持有资源 。交换计算: 构建交换物X(晋升机会)。计算价值:,,,。交换盈余 。决策: 在非正式场合(E2)发起延时、隐性资源互换(E3)。。应用场景: 管理者为完成关键项目,用未来晋升机会交换下属掌控的核心客户关系支持。记录 2:编号: 2算法名称: 跨部门预算争夺的联盟形成算法算法参数: 推理与方程式:目标识别: 部门主管A需在年度预算会上争取超额
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谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
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故障检测基于 KPCA 的故障检测【T2 和 Q 统计指数的可视化】(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统介绍了基于核主成
分分
析(KPCA)的故障检测方法,重点实现了T²和Q统计指数的可视化,并提供了完整的Matlab代码实现与仿真分析流程。该方法通过核函数映射将原始非线性过程数据转换至高维特征空间,进行主成分提取与降维处理,进而构建T²和Q两种统计量用于监控系统运行状态,有效识别工业过程中的早期故障与异常行为。文中详细阐述了KPCA的数学原理、故障检测机制、控制限计算方法,并结合实际案例展示其在复杂非线性系统中的应用效果与优越性,具有较强的工程实用性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事工业过程监控、故障诊断、智能制造等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于化工、电力、制造等行业中关键设备的在线故障监测与早期预警;②作为学术研究中非线性降维与异常检测算法的对比基准;③帮助开发者掌握KPCA模型构建、参数调优及T²-Q统计
图
可视化等核心技术环节。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解KPCA算法的核心步骤,重点关注核函数选择、主成分数确定及统计量阈值设定等关键参数的影响,以提升故障检测的灵敏度与准确性。
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