大约有 4,000 项符合查询结果(耗时:0.0198秒) [XML]

https://bbs.tsingfun.com/thread-2392-1-1.html 

AppInventor如何实现通过扫二维码导入表格数据 - App Inventor 2 拓展 - 清...

...面条码组件的事件中获取。 3、访问远程url获取表格csv数据: 使用Web客户端组件访问url获取数据数据格式建议采用csv(逗号分隔)格式。 4、解析数据并展示: 推荐使用TableView拓展展示csv表格数据
https://www.tsingfun.com/ilife/tech/638.html 

刘强东“一元年薪”背后的O2O棋局 - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...帮助永辉将产品和服务迅速扩张到全国,与此同时,京东用户的购买频次将随着服务内容的丰富性而上升。 广发证券分析师洪涛认为,永辉和京东的结盟,背后是资源的互补,是双方核心竞争力和价值观的高度认同。“对永辉...
https://www.tsingfun.com/it/tech/2298.html 

linux下清除svn的用户名和密码 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

linux下清除svn的用户名和密码问题:之前用的svn账号权限不够,需要使用别的账号,所以提出需求——怎么使用新的svn账号进行操作方法一:linux下删除~ subversion auth 问题:之前用的svn账号权限不够,需要使用别的账号,所以...
https://www.tsingfun.com/it/opensource/2560.html 

git普通用户及协作者的区别 - 开源 & Github - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

git普通用户及协作者的区别普通用户直接修改仓库代码并发送pull请求时,会自动fork一份(不然分支没有来源),由仓库owner合并pull请求的patch(代码增量补丁);协作者不会fork,和修改自己的仓库一样。普通用户直接修改仓库...
https://bbs.tsingfun.com/thread-1926-1-1.html 

2024年9月5日签到记录贴 - 签到区 - 清泛IT社区,为创新赋能!

...的操作. 我在 2024-09-05 08:04 完成签到,是今天第一个签到的用户,获得随机奖励 小红花 6,另外我还额外获得了 小红花 10.我今天最想说:「该会员没有填写今日想说内容.」. 我在 2024-09-05 08:18 完成签到,是今天第2个签到的用户,获得随...
https://www.tsingfun.com/it/cpp/1233.html 

VC DDE(Dynamic Data Exchange)与EXCEL连接 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

... DDE(Dynamic Data Exchange)与EXCEL连接 项目中遇到需要通过VC数据处理,并实时监测中间以及最终数据的方式,由于数据量大,并且现有的WINDOWS下现实界面都不能很好的实时显示。WINDOWS DDE功能可能实现项目这个需求。项目中遇到需...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...