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请教编写一个wap聊天程序的思路和资料 谢谢 大家来啊来者有分!!!!!!!!
wtbjcn
2004-09-27 05:03:24
请教编写一个wap聊天程序的思路和资料 谢谢 大家来啊来者有分!!!!!!!!
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请教编写一个wap聊天程序的思路和资料 谢谢 大家来啊来者有分!!!!!!!!
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保定风云软件
2004-10-01
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顶
pps801204
2004-10-01
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谢谢,也给我发一份吧pisheng8012@163.com
霹雳虫
2004-10-01
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没做过。哈哈。很想做(可不是SEX哟)嘿嘿
guojiafuzhuxi
2004-10-01
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我是说试试..
guojiafuzhuxi
2004-10-01
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过两天写一个.!!!!
zbslxq
2004-09-30
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liuxiaoqiang768@sohu.com
thanks
flitteryff
2004-09-30
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angel7532(卡卡西):给份看看,如何?flitteryff@126.com
chan2chen
2004-09-30
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来看。。。
zealVampire
2004-09-29
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因为是用 wap的ontimer自动刷新的吧
悄悄话 应该可以在数据库 做标记 例如a->b 刷新的时候a,b显示,其他人不给显示。
我瞎蒙的呵呵不过写过wap的一个对战游戏 是用ontimer的
禽兽v5
2004-09-29
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xixi,有经济头脑。没接触过,纯粹帮顶。
wtbjcn
2004-09-29
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angel7532(卡卡西)能否发一份wtbjcn@vip.sina.com
lmfweng
2004-09-29
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我也要一份,如何?lmfwengqing2003@yahoo.com.cn
lmfweng
2004-09-29
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up
cx1999
2004-09-29
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up
sjtsh
2004-09-29
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gz
robin0925
2004-09-27
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楼上的楼上的,能否发一份?panda310198@sohu.com
robin0925
2004-09-27
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给个思路很关键!
angel7532
2004-09-27
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呵呵,我有做完的。
关键就是实现“悄悄话”的功能。
wandou999
2004-09-27
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uuuuuuuuuuuuuuup
WEB开发文档2 总结
怎样将后台生成的在内存中的图象显示到客户端 ...Microsoft IE WebControls下载地址 ...datalist怎么new
一个
新行?...sql读某字段值作为
一个
img的src属性值 ...用Response.BinaryWrite()如何使弹出的下载对话中有
一个
...
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内容概要:本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程,涵盖从环境搭建、基础读取与可视化,到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能,提供了Python代码示例,实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理,并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南,帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群:计算机或生物医学工程相关专业,正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生,具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标:① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法;② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理,为AI模型训练准备数据;③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程,提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议:建议边实践边学习,配合提供的代码链接动手操作,优先在小样本上验证流程,并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证,注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
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下载方式:https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例,可以展示QLineEdit的多样化应用方式,并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机(SS-US-ELM)(Matlab代码实现)
半监督和无监督极限学习机(SS-US-ELM)(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机(SS-US-ELM)的Matlab代码实现方法,属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用,并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机(ELM)系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用,展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外,文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接,便于读者复现和扩展研究。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研工作或研究生阶段的学习者,尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标:①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题;②结合智能优化算法提升极限学习机性能;③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作,优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑,同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优,以达到理论与实践相结合的学习效果。
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