哪位大哥有完整一点简单一点的扫雷程序给小弟发一个.多谢!

ecaol 2003-11-04 12:16:00
study JAVAing 需要大家的支持!
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makewcy 2010-05-27
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最近老师留了一个作业,关于扫雷程序的,能给我发个吗
caolijian12@126.com
ecaol 2003-11-09
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大哥有没有简单一点的版本呀?这个对我来说还有点难度.汗...........
modular 2003-11-09
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modular@vip.sina.com
RogerNina 2003-11-09
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leonzys1(Hawking) 多多感谢!!

Jawan_lee 2003-11-09
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to leonzys1(Hawking)
好东西,谢了
leonzys1 2003-11-09
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http://gro.clinux.org/project/showfiles.php?group_id=401&release_id=391
里面有原代码
zzgcxy 2003-11-09
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Give me one!
thanks!
zzgcxy@163.com
ecaol 2003-11-08
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热切期待中.............. :)
ecaol 2003-11-07
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我也不懂ing
我好像看不懂VB的 :(
dovek2 2003-11-07
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我正在做,可是还没完成,由于现在太忙,请稍等几天!
loveyousomuch 2003-11-06
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你们都up什么,是要vb版的吗?java的没!
maple1114 2003-11-06
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up

也给我来份
maple770880@163.com
killme2008 2003-11-05
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up
给我 来份
kissme6115@163.com
ecaol 2003-11-04
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我没学过VB :(
但是还是感谢这位热心的大哥
loveyousomuch 2003-11-04
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以前用vb做了一个,不过改一下就成java版的啦
ecaol 2003-11-04
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up!
我的E-mail:ecaol@21cn.com
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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