求《Delphi 5.X ADO_MTS_COM+高级程序设计篇》电子书完整版?

yangz962 2003-08-30 09:22:41
如题。
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benben962 2003-09-16
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我给你发到邮箱里了,我来领分。
roc_fu 2003-09-11
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ftp://book:book@ftpdown.pcbookcn.com/pro/delphi/Delphi5.xADO_MTS_COM+%B8%DF%BC%B6%B3%CC%D0%F2%C9%E8%BC%C6%C6%AA.rar
billy_zh 2003-09-06
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能传送我吗?谢谢!
ftp://51shoes.com/
uid: delphi
pwd: delphi
sandro626 2003-09-03
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能不能给我发一份,谢了
sandro626@21cn.com
fangzhouyu 2003-09-02
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我也要,谢谢
E-Mail:fangzhouyu@21cn.com
zfalcon 2003-09-02
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我快要找疯了,都是只有前面四章,能不能给我一份?谢谢!
zhou_zfalcon@msn.com
cl250 2003-09-01
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http://expert.csdn.net/Expert/topic/2205/2205232.xml?temp=.7044031
帮我看看我的问题,
你告诉我QQ,我发给你
billy_zh 2003-09-01
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请给我一份吧,谢谢!邮箱tech@51shoes.com
ShapeRock 2003-09-01
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阳子是MM还是DD?
hotdog911 2003-08-31
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请给我一份吧,谢谢!我的邮箱是woshizhengyu@263.net
guansanyue2 2003-08-31
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我也要,谢谢!!! wf1999zzsz@netease.com
kingtingshuo 2003-08-31
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我要,谢谢。邮箱是 kingtingshuo3@eyou.com
yangz962 2003-08-31
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谢谢各给,求到了这本完全的电子书。
如果有需要,我可以发给你们。
dickeybird888 2003-08-31
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我这里有这本书,但不知道是不是完整版本,要的话给我发信息
xiaoyuer0851 2003-08-31
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呵呵,谢谢…………
我也到处找 这本好书…………
zwlippi 2003-08-31
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你的邮箱??

或者,你发信给liujingshandong@163.com,他csdn上叫woshixiaoxin (小新) ,我已经发给他了,你找他索取!
zwlippi 2003-08-31
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你的邮箱??
zwlippi 2003-08-31
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很多地方都有下载,建议:
1.用百度或Google搜索一下,会有很多,我就是这样做的
2.以前有N多人问过,搜索以前的帖子
3.我有,可以给你发过来,但大概有2-3M,你的邮箱够大不??
gujie 2003-08-31
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playicq.com上有,自己搜索
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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