首页 星云 工具 资源 星选 资讯 热门工具
:

PDF转图片 完全免费 小红书视频下载 无水印 抖音视频下载 无水印 数字星空

网络资料网络资料网络资料网络资料网络资料

后端 51.59MB 20 需要积分: 1
立即下载

资源介绍:

网络资料网络资料网络资料网络资料网络资料

资源文件列表:

网络资料.zip 大约有8个文件
  1. 网络资料/
  2. 网络资料/14 第十二章网络.pdf 122.02KB
  3. 网络资料/4-2课堂笔记-Linux内核网络协议栈.docx 223.69KB
  4. 网络资料/51CTO下载-第16章、Linux网络设备驱动.pdf 628.62KB
  5. 网络资料/Linux内核网络栈源代码情景分析.pdf 5.98MB
  6. 网络资料/Linux网络内核分析与开发(肖宇峰).pdf 28.56MB
  7. 网络资料/Linux网络编程.pdf 3.24MB
  8. 网络资料/《深入理解Linux网络技术内幕》.pdf 18.62MB
0评论
提交 加载更多评论
其他资源 毕业设计《胡闹厨房部分功能实现》发布文件
111
TCP/UDP数据转发工具
监听TCP/UDP的端口数据然后转发到TCP端口上,可自由切换端口号,不限制终端设备连接数量。
顺丰历史快递 查询_17392659836_1.zip
顺丰历史快递 查询_17392659836_1.zip
RFM95 LoRa模块sx1276技术资料包
含sx1276 lora的demo例程、封装和规格书,rfm95/RFM96
linux设备驱动开发相关
linux设备驱动开发相关
基于ruoyi-plus实现AI聊天和绘画功能-后端
基于ruoyi-plus实现AI聊天和绘画功能-后端 本项目完全开源免费! 后台管理界面使用elementUI服务端使用Java17+SpringBoot3.X Docker部署文档:https://easydoc.net/s/8013602 支持ChatGPT4,Dall-E-3,ChatGPT-4-All模型 支持语音克隆(只需5分钟素材,即可克隆任意音色,基于GPT-SoVITS实现) 支持GPTS 可以使用Openai的所有的GPTs 支持文生图模型 MidJourney 支持微信小程序 支持个人二维码实时到账(易支付) 支持斗鱼、B站等直播间弹幕监听和AI自动回复 支持个人微信接入ChatGPT 测试功能: 私有知识库 项目地址 小程序端: https://github.com/ageerle/ruoyi-uniapp 前端-后台管理: https://github.com/ageerle/ruoyi-admin 前端-用户端: https://github.com/ageerle/ruoyi-web 演示地址: https://web.pandarobot.chat
基于ruoyi-plus实现AI聊天和绘画功能-后端 基于ruoyi-plus实现AI聊天和绘画功能-后端 基于ruoyi-plus实现AI聊天和绘画功能-后端
基于C语言的学生管理系统设计与实现
报告:基于C语言的学生管理系统设计与实现 概述 本报告介绍了一个基于C语言实现的学生管理系统,旨在提供一个功能完备、高效的管理平台,涵盖学生信息的录入、查询、修改、删除、排序等多个功能模块。系统设计采用结构化的程序设计思路,通过结构体、函数模块化和文件操作实现学生信息的管理与操作。 功能描述 学生信息定义与管理 学生结构体定义:使用结构体student存储学生的姓名、数学成绩、英语成绩、体育成绩及总成绩等信息。 学生信息录入与修改:包括添加学生信息、修改学生成绩等功能。 学生信息删除:根据学号或姓名删除学生信息。 学生信息查询 按姓名查询:通过姓名定位学生信息。 按学号查询:通过学号定位学生信息。 查询系统1和查询系统2:提供不同的查询方式,满足用户不同的需求。 学生信息排序 排序系统:根据总成绩对学生信息进行排序,支持升序或降序排列。 学生信息显示与存储 信息显示模块:展示所有学生的基本信息和成绩。 单个学生信息显示:显示特定学生的详细信息。 信息写入与读出:将学生信息写入文件以及从文件中读取学生信息。 权限管理与控制 控制人员系统:管理系统的权限控制,如管理员(mana
常见模型及python实现(如下资源描述都涵盖,有需求自己下载)
数据分析与决策方法综述 在现代数据科学和决策分析中,有许多强大的方法和技术用于处理和解释复杂的数据集合。本文将介绍一些重要的数据分析和决策方法,包括数学模型、统计技术以及多元分析方法,它们在不同领域的应用广泛,为决策者和研究人员提供了强大的工具。 1. SVD奇异值分解 SVD(奇异值分解)是一种矩阵分解方法,广泛应用于数据压缩、特征提取和噪声过滤等领域。它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,能够揭示数据中的潜在结构和模式,对于大规模数据的降维和分析尤为有效。 2. 层次分析法 层次分析法(AHP)是一种多准则决策分析方法,用于处理复杂的决策问题。它通过构建层次结构、建立判断矩阵和计算权重,帮助决策者在不同的决策标准和选择之间做出最佳决策。 3. TOPSIS TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种多属性决策方法,通过计算每个备选方案与理想解的接近程度和与负理想解的远离程度来评估方案的优劣,适用于供应链管理、项目选择等领域。 4. 分类 分类是一种监督学习方法,用于预测