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有知道科乐美软件(上海KONAMI)有限公司的么?up者有分
singbird
2003-04-01 12:52:34
对这个公司有了解的进来说说你的看法,Up者有分
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有知道科乐美软件(上海KONAMI)有限公司的么?up者有分
对这个公司有了解的进来说说你的看法,Up者有分
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keyinwind
2003-04-02
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提督之决断?! 当时很火暴的游戏?!........concordance!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
singbird
2003-04-02
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问一下,还有人清楚他们的情况么?顺便自己up
kofwr
2003-04-02
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魂都罗,恶魔城,到现在的合金装备,胜利11人6,....不过一句话,玩游戏容易,做游戏不容易...
我支持Capcom,我想玩了Capcom近期游戏的人也应该这么赞同,鬼武者2,鬼泣2,到混沌军团...嘿嘿..
kbb
2003-04-02
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up
langjianjun
2003-04-02
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帮你UP吧,不知道这个公司
langjianjun
2003-04-02
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UP
garlicgao
2003-04-02
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接分up
singbird
2003-04-02
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自己up
xingforever
2003-04-01
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地球人都知道!
就是玩儿KONAMI的游戏长大的。
Apocalypse
2003-04-01
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心跳回忆哦
hocus
2003-04-01
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身为地球人的你一定玩过或者见过
魂斗罗 绿色兵团 赤色要塞 沙龙曼蛇 这些经典的红白机游戏
他们均是同一个公司出品
这个公司就是KONAMI
fileslong
2003-04-01
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我建议你去看看,辛苦也是为了全人类,反正咱们程序员不就是拿年轻当赌注,赚够了不赔嘛,去看看总没有坏处!~~~
container
2003-04-01
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真惨,告
Dongluo
2003-04-01
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日本的公司还是不去的好。
singbird
2003-04-01
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楼上,能不能谈谈在里面工作的情况,分一定给
elthe
2003-04-01
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我匆匆出来了,就像当初匆匆进去,
直到合同到期,都没有看到承诺的三金在哪里
aiur
2003-04-01
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很不错的,就是工作比较累。
办公地点在金贸
yuzheh
2003-04-01
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日本公司的用人不错但是挺累的希望你有思想准备。
djwlsj
2003-04-01
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没听说过
jackal81
2003-04-01
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实作实况足球的那个吗?牛比死了
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pip-matplotlib-3.6.3-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.zip
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YOLO算法室内安防障碍物目标检测数据集-64张-标注类别为障碍物.zip
YOLO算法室内安防障碍物目标检测数据集-64张-标注类别为障碍物.zip
这份代码是一个用于自动化批量生成合同文档的 Python 脚本
它通过读取 Excel 表格中的业务数据,结合 Word 模板,自动生成多个独立的合同文件,并自动处理了表格中“合计”行的合并与中文大写金额转换。 资源名称:合同文档自动化生成脚本 (1.py) 名字真是乱起 核心功能:Excel 数据读取 → Word 模板渲染 → 表格单元格合并与金额处理 → 批量导出 Word 文档。 适用场景:财务、销售或行政部门需要根据订单或业务明细,批量制作格式统一的合同、报价单或结算单。 1. 自动把“钱”变成“大写” 它干了啥:它内置了一个翻译功能,专门把阿拉伯数字(比如 100.50)自动转换成财务专用的中文大写(比如 壹佰元伍角)。 为什么有用:写合同最怕手滑写错金额,或者大写格式不对。这个功能全自动搞定,既标准又不会出错。 2. 自动“装修”表格底部 它干了啥:生成文档后,它会自动找到表格的最后一行,把前几列合并成一个大格子,写上“合计:XXX(大写金额)”,并在最右边填上具体的数字总额。 为什么有用:平时我们做完表格,还得手动去合并单元格、算总数、填大写,非常繁琐。这个脚本直接一步到位,把表格收尾工作做得漂漂亮亮。 3. 像“发传单”一样批量做合同 它干了啥:它会看你的 Excel 表格,按照“编号”把数据归类。 如果是同一个编号的货物,它会把它们塞进同一个合同里(比如一个客户买了三样东西,会自动列三行)。 如果是不同的编号,它就生成不同的合同文件。 为什么有用:不管你有一百个还是一千个订单,它都能自动拆
分
,给每个客户生成一份独立的、内容准确的合同,完全不用人工去复制粘贴。
工业智能基于ChatGPT的大模型工况认知系统:工业数据异常检测与处理决策应用研究
内容概要:本文探讨了ChatGPT在工业领域的研究与应用潜力,介绍了其发展现状及在文本生成、问答系统、数据
分
析等方面的能力。文章重点
分
析了ChatGPT与工业结合的多种途径,如智能自动化、设备维护、生产优化、质量控制和知识管理等,并通过具体实验展示了其在工业数据与工况认知中的实际表现,验证了其识别异常数据、关联工况信息和提供处理建议的能力。同时指出当前存在的局限性,如广域网环境下处理建议可能不准确,但提出通过行业私有化部署和针对性训练可提升模型准确性。; 适合人群:从事工业智能制造、数据工程、AI应用研究的技术人员及企业管理者,具备一定人工智能基础知识的研发与运维人员。; 使用场景及目标:①利用ChatGPT实现工业数据实时监控与异常识别;②构建面向特定行业的私有化大模型以支持故障诊断与决策优化;③推动企业在生产计划、供应链管理和员工培训中融入AI技术,提升整体运营效率。; 阅读建议:应重点关注文中实验部
分
所揭示的模型能力边界,结合自身工业场景思考如何通过数据沉淀与模型微调实现落地应用,避免直接依赖公网通用模型输出关键决策。
交通流参数
分
析(速度、流量、密度)
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/5fae4d4536cb 该文档详尽地描述了一个程序,其设计运行环境为VC6.0++,同时亦可在诸如VS2015等更新的集成开发环境(IDE)中执行。 关于程序的具体用途说明:依据实际测量所获得的数据,该程序能够生成速度-密度(即占有率)、速度-流量以及流量-密度(占有率)三者之间的关联性图形,并对这些图形进行深入剖析;(明确标示出其中的最大值、临界点等关键信息)。
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