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请给几个程序员的复习资料论坛,要有分量的哦!!!
实达诚实
2003-08-19 04:34:15
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wander110
2003-09-11
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www.feilang.net
mengyu_102
2003-09-11
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wwjokwang
2003-09-08
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这里就是
linyoung
2003-09-07
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实达诚实
2003-09-02
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谢谢大家
yanyouwei
2003-08-21
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http://oldchild.nbc.net.cn/
yanyouwei
2003-08-21
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谢了
pldchild
2003-08-21
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http://www.exam100.com/
http://bbs.cnitexam.com/
http://bbs.kaowang.com/
http://www.pcsky.info/index.asp
2003yxf
2003-08-20
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中国系统分析员协会网站(http://www.csai.cn)中的“高程考试辅导”栏目有很多资料和文章。
happya3000
2003-08-20
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我来一个:
http://www.cnitexam.com/
实达诚实
2003-08-20
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大家帮帮忙!
在校招中,应届生们如何写出简洁的 Android 开发简历,减少被刷的机率?
相信很多应届生在校招前都有这样的疑问: markdown写作与word写作,哪个更好? Android技术简历需要的页数是多少? 有什么好的机巧提高不被涮下的机会? 首先先回答这
几个
问题: 建议用word写简历,markdown有时候还不能够达到你想要的排版效果; 简历一页就够了,证件、证书、项目实物、论文、专利展示这些以附件的形式和简历分开,在简历中备注就可以了; 如果学校不太好就不要写是哪所学校了; 如果做过具体的项目,把项目相关的展示作为附件提供,如果参加过什么比赛,挑
分量
重的写; ..
GhostTrack(Python)
「GhostTrack(Python)」是开发工具/插件(Python)。项目简介:Useful tool to track location or mobile number可直接使用,适合日常开发提效与学习借鉴。
【变分多谐波对偶模式追踪】从噪声信号中提取重复瞬态
分量
的方法(Matlab代码实现)
【变分多谐波对偶模式追踪】从噪声信号中提取重复瞬态
分量
的方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了“变分多谐波对偶模式追踪”这一信号处理方法,旨在从含有噪声的信号中有效提取重复出现的瞬态成分。该方法结合了变分模态分解与多谐波分析的优势,通过构建对偶模式追踪模型,实现了对微弱瞬态特征的精准分离与增强,特别适用于机械故障诊断、生物医学信号处理等领域。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及其实现步骤,并提供了基于Matlab的代码实现,便于读者复现与应用。; 适合人群:具备一定信号处理基础,从事机械故障诊断、生物医学工程或相关领域的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①从强噪声背景中提取机械设备的周期性冲击信号以进行故障预警;②分析生物医学信号中的重复生理事件,如心电图或脑电图中的特定波形;③为需要高精度瞬态特征提取的研究提供可靠的算法支持与实现范例。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅展示了算法的具体编程细节,还强调了理论与实践的紧密结合。学习者应在理解算法原理的基础上,动手运行并调试所提供的代码,通过改变参数观察结果变化,从而深入掌握该方法的应用技巧与优化策略。
文章复现非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)
【文章复现】非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了非线性值迭代自适应动态规划(ADP)方法,旨在解决离散时间非线性系统的最优控制问题。通过构建近似动态规划框架,结合值迭代算法,利用函数逼近器(如神经网络)对系统代价函数进行学习与优化,逐步逼近最优控制策略。文中详细阐述了算法的数学推导、收敛性分析及其实现流程,并以典型非线性系统为例,采用Matlab进行仿真验证,展示了该方法在处理复杂非线性系统优化控制方面的有效性与优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、最优化方法及Matlab编程基础的研究生、科研人员以及从事智能控制、工业自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究和解决离散时间非线性系统的最优控制问题;②学习和掌握自适应动态规划(ADP)及值迭代算法的核心思想与实现技巧;③利用Matlab进行先进控制算法的仿真与验证,为复杂系统控制设计提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于理论与实践的结合,建议读者在学习过程中,不仅关注算法的数学推导,更要动手实践Matlab代码,通过调整参数、更换被控对象等方式加深理解,并尝试将其应用于其他类型的非线性系统控制问题中。
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