mysql for win2024_VMProtect v3.5最新

EXCLE批量写入模板

你有没有遇到过老板的各种苛刻要求？比如你有一个Excel表格，里面有几千条信息，但老板却要求你把每条信息都保存成单独的Excel工作簿。怎么生成几千个工作簿？手工输入？有加班费吗？如果没有，下面的Excel模板可以帮到你！按一个键就行，加班？NO！偷懒就好~~（WPS、EXCEL都可以正常使用）

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消防包 v3.0

此包包含 10 个预制件： - 火焰喷射器 - 火球 - 火球 - 火炬 - 营火 - 小型营火 - 烟雾 - 防火墙 - 火环 - 火区。这可以在 3D 和 2D 视图中使用。

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WIN64 版

插件

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大二算法作业，迷宫生成算法及递归求解，可生成3D模型.zip

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高仿网易云课堂小程序源码学习

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大气污染控制工程课程设计某工厂燃煤锅炉烟气除尘工程设计.doc

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基于深度学习的序列到序列.zip

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于对人工神经网络的研究，尤其是使用多层神经网络进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习对图像和语音有用的数据的高级特征。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. 神经网络（ ）：深度学习的基础是人工神经网络，它由 多层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（ ）**：这是最常见的神经网络类型，其中信息从输入层流向隐藏层，最后流向输出层。 3. 卷积神经网络（CNN）：这种类型的网络特别适合处理具有网格结构的数据，例如图像。它们使用卷积层从图像中提取特征。 4. 循环神经网络 (RNN)：这些网络能够处理顺序数据，例如时间序列或自然语言，因为它们具有捕捉数据中时间依赖性的记忆功能。 5. **长短期记忆网络 (LSTM)**：LSTM 是一种特殊类型的 RNN，可以学习长期依赖性，非常适合复杂的序列预测任务。

6. 生成对抗网络（GANs）：由生成器和鉴别器两个网络组成，它们相互竞争，生成器生成数据，鉴别器评估数据的真实性。 7. 深度学习框架：如Keras等，这些框架提供构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. 激活函数（）：如ReLU、Tanh等，用于神经网络中，用来添加非线性，使得网络可以学习复杂的函数。 9. 损失函数：用来评估模型的预测与真实值的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-）等。 10. **优化算法（ ）**：如梯度下降（ ）、随机梯度下降（SGD）、Adam等，用来更新网络权重，使损失函数最小化。 11. **正则化（）**：使用 L1/L2 正则化等技术来防止模型过拟合。 12. **迁移学习（）**：使用在一个任务上训练的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在很多领域取得了令人瞩目的成果，但也面临一些挑战，比如对大量数据的依赖、模型可解释性差、计算资源消耗高等等。研究人员也在不断探索新的方法来解决这些问题。

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SAP S4 创建新用户、分配用户、激活用户

SAP S4已经取消了，但是你还是需要掌握新用户的创建，用户的分配，以及用户的授权分配与激活。

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西河付费V3(1).zip

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小程序毕业设计-基于微信小程序的电影院选座系统+SSM（含源码、数据库、教程）.zip

Java毕业设计，小程序毕业设计，小程序课程设计，带代码注释，新手也能看懂。 毕业设计，期末作业，课程设计，高分必看，下载下来，简单部署，就可以用了。 ：项目源码，数据库脚本，软件工具等 本项目可以作为毕业设计或者课程设计，前后端代码全部包含，系统功能齐全，界面美观，操作简单，功能齐全，管理方便，有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 1.技术构成 前端：小程序 后端 框架：SSM/(如果有) 开发环境：idea，微信开发者工具 数据库：MySql(建议使用5.7版本，8.0有时会有坑) 数据库可视化工具： 使用部署环境：(建议使用7.x或者8.x版本)，maven

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基于深度学习的手语识别项目.zip

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于对人工神经网络的研究，尤其是使用多层神经网络进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习对图像和语音有用的数据的高级特征。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. 神经网络（ ）：深度学习的基础是人工神经网络，它由 多层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（ ）**：这是最常见的神经网络类型，其中信息从输入层流向隐藏层，最后流向输出层。 3. 卷积神经网络（CNN）：这种类型的网络特别适合处理具有网格结构的数据，例如图像。它们使用卷积层从图像中提取特征。 4. 循环神经网络 (RNN)：这些网络能够处理顺序数据，例如时间序列或自然语言，因为它们具有捕捉数据中时间依赖性的记忆功能。 5. **长短期记忆网络 (LSTM)**：LSTM 是一种特殊类型的 RNN，可以学习长期依赖性，非常适合复杂的序列预测任务。

6. 生成对抗网络（GANs）：由生成器和鉴别器两个网络组成，它们相互竞争，生成器生成数据，鉴别器评估数据的真实性。 7. 深度学习框架：如Keras等，这些框架提供构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. 激活函数（）：如ReLU、Tanh等，用于神经网络中，用来添加非线性，使得网络可以学习复杂的函数。 9. 损失函数：用来评估模型的预测与真实值的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-）等。 10. **优化算法（ ）**：如梯度下降（ ）、随机梯度下降（SGD）、Adam等，用来更新网络权重，使损失函数最小化。 11. **正则化（）**：使用 L1/L2 正则化等技术来防止模型过拟合。 12. **迁移学习（）**：使用在一个任务上训练的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在很多领域取得了令人瞩目的成果，但也面临一些挑战，比如对大量数据的依赖、模型可解释性差、计算资源消耗高等等。研究人员也在不断探索新的方法来解决这些问题。

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java-ssh-jsp-mysql社区物业管理系统实现源码(项目源码-说明文档)

本系统采用BS架构模型开发，使用浏览器即可在任何地方打开。这意味着小区住户可以在家上网、打开网站、缴纳物业费。系统采用SSH框架技术开发，数据库为MySQL数据库，用于管理物业管理系统，分为前端和后端管理。系统主要功能包括：业主信息管理、小区新闻、小区景物展示、网上缴纳水电费、小区设备在线报修等项目的关键技术 开发工具：IDEA， 编程语言：Java 数据库：.7+ 后端技术：ssh 前端技术：jsp 关键技术：jsp、ssm、ssh、MYSQL、MAVEN 数据库工具：

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【5层】2800平米框架商业办公楼毕业设计（含计算书，建筑、结构图纸）.zip

【5楼】2800平米框架商务办公楼毕业设计（含计算书、建筑、结构图） 1.资源项目源码经过严格测试验证，确保正常运行； 2.项目问题和技术讨论可以给博主发私信或者留言，博主看到会第一时间和你沟通； 3.本项目比较适合用于计算机领域相关的毕业设计题目、课程作业等，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等专业，更为适合； 4.下载使用后可以先查看.md或者论文文件（如有），本项目仅作为交流学习的参考，请勿用于商业用途。 5.资源均收集自网络，如有侵权，私信博主删除。 6.看完论文可以私信博主购买源码。 1.资源项目源码经过严格测试验证，确保正常运行； 2.项目问题和技术讨论，可以私信或者留言给博主，博主看到后会尽快和你沟通； 3.该项目比较适合计算机领域相关的毕业设计项目、课程作业，尤其适合人工智能、计算机科学与技术等专业。 4.下载之后可以先查看.md或者论文文件（如有），本项目仅作为交流学习的参考，请勿用于商业用途。 5.资源均收集自网络，如有侵权请私聊博主删除。 6.可以私信博主阅读论文、选择购买源码。 1.资源项目源码经过严格测试验证，确保正常运行； 2.项目问题和技术讨论，可以私信或者留言给博主，博主看到后会尽快和你沟通； 3.该项目比较适合做计算机领域相关的毕业设计项目和课程作业，尤其适合人工智能、计算机科学与技术等专业。 4.下载后可以先查看.md或者论文文件（如果有），本项目仅作为交流学习的参考，请勿用于商业用途。 5.资源均收集自网络，如有侵权请私聊博主删除。 6.可以私信博主阅读论文，选择购买源码。

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C#代码介绍23种设计模式-03工厂模式（附代码）

1、工厂方法模式之所以能解决简单工厂模式，是因为它的实现把具体产品的创建推迟到了子类中，此时工厂类不再负责所有产品的创建，而只是交给具体工厂必须实现的工厂方法模式，使系统可以增加新的产品而不用修改工厂类的逻辑，从而克服了简单工厂模式的不足。2、如果一个使用工厂方法实现的系统需要增加新的产品：我们可以利用多态性来扩展系统，而不用对抽象工厂类或具体工厂中的代码做任何改动，比如我们要订购“肉末茄子”，那么只需要定义一个具体的肉末茄子工厂类和肉末茄子类就可以了。而不像简单工厂模式那样在工厂类中修改实现 3.从UML图可以看出，在工厂方法模式中，工厂类和具体的产品类 UML图具有平行的层次结构，它们之间是一一对应的，UML图的解释如下： 类：充当抽象工厂，任何具体工厂都必须继承抽象类 类：充当具体工厂，创建具体产品 食品类：充当抽象产品的角色，是针对具体产品的抽象类，任何具体产品都应该继承该类 Tom

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智能翻译cpc-bd07-.exe

‌智能翻译机之所以受到广泛好评‌，主要得益于其高效、准确和用户友好性，以下是一些具体的评测细节： ‌用户界面及操作体验‌：智能翻译机提供了直观且易于使用的界面，让用户可以轻松进行翻译操作。无论是文字输入、拍照翻译还是语音输入，智能翻译机都能提供流畅的用户体验，大大提高用户的工作和沟通效率 ‌12、‌精准翻译 ‌准确度与速度‌：智能翻译机在翻译准确度和速度上表现出色，支持多种语言翻译，包括但不限于英、日、韩等，并能在短时间内完成翻译，保证了高效沟通的实时性和有效性 ‌23、‌功能多样性‌：除了基本的翻译功能外，智能翻译机还提供同声传译、录音文件存储、实景AR翻译等多种功能，这些功能让智能翻译机成为了会议的热门之选，是阅读、聆听、旅行等各种场景的理想选择。 2. 用户反馈：从用户反馈来看，智能翻译机不仅受到普通用户的欢迎，也得到了专业人士的认可。学生、商务人士和游客都对它很满意，认为它极大地方便了他们的学习和生活。12 综上所述，智能翻译机以其高效、准确、用户友好等特点赢得了市场的信赖。受到广泛的好评和推荐。无论是对于需要经常交流的用户，还是对于需要学习不同语言的学生

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2023 中国大陆薪酬指南.pdf

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小程序毕业设计-基于微信小程序的在线视频教育系统+SSM（含源码、数据库、教程）.zip

Java毕业设计，小程序毕业设计，小程序课程设计，带代码注释，新手也能看懂。 毕业设计，期末作业，课程设计，高分必看，下载下来，简单部署，就可以用了。 ：项目源码，数据库脚本，软件工具等 本项目可以作为毕业设计或者课程设计，前后端代码全部包含，系统功能齐全，界面美观，操作简单，功能齐全，管理方便，有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 1.技术构成 前端：小程序 后端 框架：SSM/(如果有) 开发环境：idea，微信开发者工具 数据库：MySql(建议使用5.7版本，8.0有时会有坑) 数据库可视化工具： 使用部署环境：(建议使用7.x或者8.x版本)，maven

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基于+Vue.JS前后端分离的游乐园管理系统源码+数据库+屏幕录制(毕业设计)

游乐园管理系统是一套全面的软件解决方案，旨在为游乐园提供高效的日常运营支持。系统采用现代化的前后端分离架构，前端采用Vue.js框架，后端基于该框架开发。Vue.js是一个渐进式框架，易于使用且灵活，非常适合构建用户界面。它提供了快速开发能力，简化了配置和部署过程，使后端服务的开发更加高效。用户管理：允许管理系统管理游客信息，包括注册、登录和权限分配。设施管理：管理游乐园内的游乐设施，包括设施信息的录入、更新和维护。票务系统：处理门票销售、折扣策略、在线预订等。安全监控：实时监控游乐园内的安全状况，确保游客的安全。数据分析：收集并分析游客行为数据，支持游乐园的运营决策。客户服务：提供客户服务功能，如失物招领，投诉处理等。启动教程：

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.06

壳软件.06注册版

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《深度学习入门理论与实现》学习笔记.zip

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于对人工神经网络的研究，尤其是使用多层神经网络进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习对图像和语音有用的数据的高级特征。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. 神经网络（ ）：深度学习的基础是人工神经网络，它由 多层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（ ）**：这是最常见的神经网络类型，其中信息从输入层流向隐藏层，最后流向输出层。 3. 卷积神经网络（CNN）：这种类型的网络特别适合处理具有网格结构的数据，例如图像。它们使用卷积层从图像中提取特征。 4. 循环神经网络 (RNN)：这些网络能够处理顺序数据，例如时间序列或自然语言，因为它们具有捕捉数据中时间依赖性的记忆功能。 5. **长短期记忆网络 (LSTM)**：LSTM 是一种特殊类型的 RNN，可以学习长期依赖性，非常适合复杂的序列预测任务。

6. 生成对抗网络（GANs）：由生成器和鉴别器两个网络组成，它们相互竞争，生成器生成数据，鉴别器评估数据的真实性。 7. 深度学习框架：如Keras等，这些框架提供构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. 激活函数（）：如ReLU、Tanh等，用于神经网络中，用来添加非线性，使得网络可以学习复杂的函数。 9. 损失函数：用来评估模型的预测与真实值的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-）等。 10. **优化算法（ ）**：如梯度下降（ ）、随机梯度下降（SGD）、Adam等，用来更新网络权重，使损失函数最小化。 11. **正则化（）**：使用 L1/L2 正则化等技术来防止模型过拟合。 12. **迁移学习（）**：使用在一个任务上训练的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在很多领域取得了令人瞩目的成果，但也面临一些挑战，比如对大量数据的依赖、模型可解释性差、计算资源消耗高等等。研究人员也在不断探索新的方法来解决这些问题。

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