协作应用程序标记语言 (CAML) 是一种基于 XML 的语言，用于在 Windows SharePoint Services 中定义在网站和列表中使用的字段和视图。CAML 还用于在网站设置过程中定义 Windows SharePoint Services 数据库中的表。也...
首先要了解的是CAML(Collaboration Application Markup Language)不仅仅是用在对列表、文档库的查询，字段的定义，站点定义等处处使用的都是CAML。 简单的提一下CAML列表查询相关知识，请注意CAML查询无论对于标签...
这个查询的caml我已经研究了一个礼拜了，可就是进展缓慢。我的需求是一个不固定条件的查询，要组合四个不固定的条件，就是说可能是一个，2个，3个或者4个， <Query> <Where><...
首先要了解的是CAML(Collaboration Application Markup Language)不仅仅是用在对列表、文档库的查询，字段的定义，站点定义等处处使用的都是CAML。 简单的提一下CAML列表查询相关知识，请注意CAML查询无论对于标签...
在SharePoint中，不支持直接操作数据库，但开发过程中，避免不了查询数据，那么，在SharePoint中如何查询数据？ 当然是使用CAML语法。 二.目录 1. 什么是CAML 2. 如何使用CAML查询数据 3.1 如何通过知识分享...
今天偶然看到有位同学在帖子上请教如果在列表中去除重复值的问题，从09年8月到现在没有解决（原文），正好最近也在研究SharePoint开发，正好有练习题目了:) 有同学想过用CAML中的Group去获取，但你会发现执行查询...
。 myWeb=mySite.RootWeb;SPDocumentLibraryspDoc=myWeb.Lists["JackDocuments"]asSPDocumentLibrary;SPContentTypeCollectionspcontents=spDoc.ContentTypes;stringstrCTName=string.Empty;。...
SPListCollection转DatatableSPListItemCollection unprocessedItems = List.GetItems(query);DataTable dt1 = unprocessedItems.GetDataTable(); Folder类型添加自定义属性 mySite = new SPSite("http...
SPListCollection转DatatableSPListItemCollection unprocessedItems = List.GetItems(query);DataTable dt1 = unprocessedItems.GetDataTable();Folder类型添加自定义属性 mySite = new SPSite("http:...
SPListCollection转Datatable SPListItemCollection unprocessedItems = List.GetItems(query); DataTable dt1 = unprocessedItems.GetDataTable(); Folder类型添加自定义属性... mySite = new SPSite("ht...
各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。
深入浅出Lua学习 深入浅出Lua学习
自动驾驶模型的建立
针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。
在企业级项目开发中一个非常重要的设计就是如何有效地管理内存资源。在C语言中，关于内存管理的知识点比较多，如函数变量、作用域、指针、堆 、栈、 常量区、全局静态区、要想真正掌握和理解C语言，就必须先精通C语言内存管理机制。 黄老师精选内存相关知识点，循序渐进，最后以一个复杂的内存池设计实现贯穿对整个课程知识要点，让学员真正透彻理解C语言内存管理！
本系列课程针对有意向学习嵌入式软件开发的童鞋，从零开始、深入浅出，内容涵盖：linux系统基础、shell、linux C编程、linux系统编程、网络编程、ARM体系结构及汇编语言、ARM裸机编程、linux系统移植、linux驱动开发等模块。分多个子课程逐步学习。 本课程是全套课程的第0部（前传），目的是讲解我们的整个视频学习体系路线图，同时也会对大家学习路线的一个指引。 本期课程共计4节课，主要回答了何为嵌入式、为何要学习嵌入式、什么人适合学嵌入式、究竟应该怎样去学嵌入式等问题。最后为大家详细介绍了我们的嵌入式软件工程师学习路线图，希望能够对大家的嵌入式学习之路有所指引。
本套Java视频完全针对初级学员，课堂实录，自发布以来，好评如潮！Java视频中注重与学生互动，讲授幽默诙谐、细致入微，覆盖Java基础所有核心知识点，同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时，本Java视频教程注重技术原理剖析，深入JDK源码，辅以代码实战贯穿始终，用实践驱动理论，并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习，使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。
数据结构课程是计算机类专业的专业基础课程，在IT人才培养中，起着重要的作用。课程按照大学计算机类专业课程大纲的要求，安排教学内容，满足需要系统学习数据结构的人。系列课程包含11个部分，本课为第2部分，线性表的逻辑结构，线性表的顺序表和链表两种存储结构，以及在各种存储结构中基本运算的实现，还通过相关的应用案例介绍了相关知识的应用方法。 系列课程的目标是帮助学习者系统掌握数据结构课程的相关知识，具备利用这些知识分析问题、解决问题的能力。本课是系列课程中的第2部分，具体目标包括：掌握线性表的特征以及逻辑结构定义；掌握顺序表存储结构，及各种基本运算的实现；掌握单链表存储结构，及各种基本运算的实现；了解双链表、循环链表、有序表的存储、应用；学会用线性表解决实际问题。
IM （即时通讯）系统是一种大型实时系统，其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天，很多APP都希望为自己的应用增加IM系统，但却不得其法。本课程抽丝剥茧，搭建一套简IM 系统，先让开发者了解如何实现这类系统，然后会不断的对系统进行扩展，并详述要支撑千万级别的用户，系统架构要经过哪些方面的演变，在每个阶段需要具体考量哪些因素；其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程，开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}
五一建模写的论文，当时是拿啦奖的，你们可以参考下哦
本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
2021华中杯第一问配套思路，内有处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，新增的RGB坐标。（R语言代码） 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路见：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441
文中把历年来的常见的数学建模比赛模型总结在一起，便于大家的学习，总共有30中模型，每一种模型都会有详细的分析，议论文的形式展现出来......
Python是一种编程语言，可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人，都可以轻松学习和使用Python
本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学， 本课程会教你如何从0基础开始，安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库，编写复杂项目配置文件makefile，使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习，可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序，掌握如何安装配置ubuntu系统，掌握gcc编译动态、静态库，掌握makefile的编写，能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。
课程总结sql server运行过程中对系统资源的使用和由此产生性能问题，介绍数据库规划设计、事务和锁的基本知识，如何处理阻塞和死锁，优化索引和读懂统计信息和执行计划等知识，同时详细介绍SQL 2014新功能特性内存优化表、列存储索引、alwayOn高可用。 帮助SQL Server DBA及运维管理人员了解SQL Server性能优化和日常维护
参考了许多网络上的解法，自己做的练习题，完整的论文，附录有完整的python代码，仅大家供学习参考。
