呵呵,java->ejb 专家榜第一,java 第十 .放分 :)

zez 2003-04-03 03:22:23
1 zez 2190 只有不想做的事,没有做不成的事
2 jcq 870
3 Djava 800 No available
4 teddy_huang 654
5 proZeus 603 Go Quake!!!
6 Olandina 540
7 wdman 530 想知道我不知道的
8 iceshape 489 我爱编程
9 wafer_w 487 回忆是一种病,而感伤则是终生不愈的一种残疾。
10 lzl123 474 解决问题是一件快乐的事情
11 kreven 464 我是一只小小小小鸟,想要飞确飞呀飞不高...
12 lijing725 445
13 javalovers 412
14 nullhue 385
15 crm2000 358 很想和VC 网络程序员结交成朋友
16 buick555 355 我爱JAVA
17 neuhawk 350 ................
18 quietwind 340 一阵清风过,片叶不沾身
19 ZeroC 336 哈哈
20 hoxisoft 316 精彩只为你 一切全为你
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xhyxiong 2003-05-24
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高手,就是高手呢,他为大家解决了无数的问题,我们大家为他表示感谢,大家一起鼓掌吧!。。。希望你依然那么热情为大家服务,真的非常感谢了!。。。。:)。。。。
yudiscarlett 2003-04-07
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呵呵

好的
xiehui19830207 2003-04-07
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匿名用户12345 2003-04-07
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靠的,原来在这里说水园人只会灌水,不懂技术的那个小娘们那里去了?让她来看看
huiqi2001 2003-04-07
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feizhou 2003-04-07
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厉害!

恭喜!
zez 2003-04-07
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呵呵,还差500分 :)
dxj1113 2003-04-04
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伟大的楼主
eureka0891 2003-04-04
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我拿池子来接行不行啊?
programfish 2003-04-04
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hoxisoft 2003-04-04
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我靠

把呐的名字都给亮出来了,

不行,名誉侵权,

呐和你打官司

索赔100万

呵呵,

楼主傻了吧

:0
iamnotyou 2003-04-04
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hao
wangxj0600 2003-04-04
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恭喜
准备学习
silverblue 2003-04-04
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恭喜,接分,多给点哦
alsoran 2003-04-04
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:)
sunni 2003-04-04
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呵呵
qilinmaster 2003-04-04
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厉害
wandyhui 2003-04-04
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接分
zez 2003-04-04
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呵呵,努力下周末要上一棵红星 !!!!!!!
唉,就怕下周项目紧没时间了 :(
javalz 2003-04-04
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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料,其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理:1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务,并且依据测量与控制的需求,执行必要的计算、处理与变换操作,最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分,具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括:(1)噪声与干扰的存在;(2)失调现象与漂移效应,尤其是温度引起的漂移;(3)线性表现与保真度水平;(4)输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中,噪声干扰与失调漂移(含温度效应)是最为关键的因素,需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性,具体表现在:* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算,如计算平均值、差值、峰值、绝对值,进行求导数、积分运算等,以及实现非线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异,输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术,用于处理具有标签不确定性的遥感数据。该方法通过融合不同分辨率的遥感图像,提升数据的空间与光谱信息一致性,有效应对遥感数据中标注不准确或模糊的问题,从而提高后续分类、检测或识别任务的精度与鲁棒性。文中详细阐述了算法的核心流程,包括多尺度数据配准、特征提取、不确定性建模及融合策略优化,并提供了完整的Matlab实现代码,便于科研人员复现实验并进行二次开发。; 适合人群:具备一定遥感图像处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事地理信息系统、环境监测、城市规划等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于土地利用分类、环境变化监测、灾害评估等存在标注误差的实际遥感项目中;②旨在提升遥感数据分析的准确性与可靠性,特别是在训练样本有限或标签质量较低的情况下;③为相关领域提供可复现的技术方案与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注多分辨率配准与不确定性融合模块的设计逻辑,同时可尝试在自有数据集上进行迁移实验以加深理解。

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