大约有 1,000 项符合查询结果(耗时:0.0111秒) [XML]
VSS使用指南 - 开源 & Github - 清泛网 - 专注IT技能提升
...统条件
◆ 计算机/处理器: 处理器为486DX/66MHz或以上PC机推荐Pentium或更高级的处理器。
◆ 内存:Windows 95或以后的版本要求16MB RAM (推荐32 MB);Windows NT 4.0要求24 MB (推荐32 MB)。
◆ 硬盘:客户机:典型安装:59MB; 72 MB;安装过程...
准空姐和空哥“美丽冻人” - life组图 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
准空姐和空哥“美丽冻人”空哥 空姐 雪地训练日前,成都某航空专修学院空乘专业的准空姐、准空哥们在雪地里开展劈叉、匍匐、前扑等科目的野外拉练训练,准空姐和空哥们冻得直打哆嗦,美...日前,成都某航空专修学院空...
App Inventor 2 实现导出Excel全方案总结 · App Inventor 2 中文网
...确的是 App Inventor 2 不支持写原生Excel,当然可以通过.axi拓展,使用java语音接入Excel实现。
目前没有现成的.aix拓展,需要自己去开发。
如果你需要代为开发Excel拓展,或如果你有写好的Excel拓展,均可页面右侧栏扫码添加客服...
App Inventor 2 复制屏幕功能,界面设计更便捷,避免误删组件 · App Inventor 2 中文网
... 教育 入门必读 中文教程 IoT专题 AI2拓展 ChatGPT接入 Aia Store 开通VIP 搜索
App Inventor 2 复制屏幕功能,界面设...
App Inventor 2 图片打水印如何实现? - App Inventor 2 中文网 - 清泛网 -...
...以通过画布,叠加一个图片,再画布.保存实现。2、通过拓展实现:ImageUtil 拓展。问:图片水印的这个问题,你们这个功能能做不?
答:
1、水印是可以通过画布,叠加一个图片,再画布.保存实现。
2、通过拓展实现:Image...
新手程序员应该知道的7件事 - 创意 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...世界,那么得益于在计算机科学和编程方面的教育和/或培训,你已经具备了一定的知识。但是真正的开发业务工作又和在学校编程不同,这是你不可能从大学课程或编码学校中学会的东西。
为了了解新手程序员需要知道哪些内...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...着还不错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...着还不错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...着还不错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...着还不错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias...