谁有用ASP开发的个人简历投递系统的源代码啊?

nup 2003-08-20 05:28:51
谁有用ASP开发的个人简历投递系统的源代码啊?前台各个用户可以填写个人资料投递简历,后台管理人员可以查看,更改,谁有啊?发给我,在线等,立刻给分啊!分不够可以以后再给,我的邮箱:nup@163.com
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NetBoy 2003-08-20
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up,gz,功能要求不是太多哦,有时间的话自己写一个吧,真的会很有收获的!我这儿刚签一个单子就有这一功能,谁写好了可以拿出来大家看一下!
楚人无衣 2003-08-20
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给你发了一个,请稍加整理
somecom 2003-08-20
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这么简单的,,自己开发呀,,要怎样就怎样!
slashh 2003-08-20
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http;//www.chinaz.com
zhuyangfeng 2003-08-20
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我没有
帮你顶一下
chinesun 2003-08-20
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到http://www.aspsky.net
或者到http://www.asp300.com
去下载,
那里有
lions911 2003-08-20
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建议上aspsky.net去找,应该有。
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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