Smart View
当前话题为您枚举了最新的 Smart View。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Smart Access 2000 源码
提供 Smart Access 2000 年 5 月的完整源码。
Access
13
2024-04-30
Smart Access 源代码
Smart Access 2000 年 6 月全部源码,适用于 Access97、Access2000、Access2002。
Access
7
2024-05-25
FactoryTalk View SE使用指南
FactoryTalk View SE使用指南详细介绍了如何操作和配置该软件,帮助用户快速掌握其功能和特性。通过本手册,用户能够有效利用FactoryTalk View SE来监控和管理工厂设备和过程。
MySQL
5
2024-08-14
Matlab_Development_View4D
Matlab开发-View4D。带融合图像显示的3D和4D数据集的交互式查看器。
Matlab
6
2024-11-03
Big Data Technologies in Smart Transportation Systems
随着科技的迅猛发展,大数据时代为智能交通领域带来了诸多变革。将探讨在大数据时代背景下,人工智能、大数据等新技术在智能交通中的应用,以及这些技术如何推动智能交通系统的重大变革。\\智能交通系统面临的主要痛点包括信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送以及智能网联汽车的发展等。这些痛点需要通过采用新技术来解决,从而提升交通系统的效率、安全性和智能化水平。\\信息资源整合是智能交通发展的基础。通过整合来自不同交通参与者和交通基础设施的数据资源,可以实现信息共享和互联互通。这不仅提高了数据的可用性,还能够通过大数据分析技术,对交通模式进行深入挖掘和预测,为交通管理和规
算法与数据结构
6
2024-10-31
smart access 2001年1月全部源码
smart access 2001年1月全部源码,包括Access97、Access2000和Access2002版本。
Access
11
2024-05-20
Creating Smart Enterprises Leveraging SMACT Technologies for Business Innovation
Vivek Kale's Creating Smart Enterprises goes smack-dab at the heart of harnessing technology for competing in today's chaotic digital era. Actually, for him, it's SMACT-dab: SMACT (Social media, Mobile, Analytics and big data, Cloud computing, and Internet of Things) technologies. This book is requi
spark
6
2024-10-26
materialized_view基础知识的重要概述
materialized_view是数据库中的一种特殊视图,它以物化形式存储视图的查询结果,提高了数据检索效率。与普通视图不同,物化视图可以独立存储数据,减少了频繁计算的需求。这种技术在数据仓库和大数据处理中尤为常见。
Oracle
6
2024-08-10
PB毕业设计Tree View功能实现详解
【标题解析】:“PB毕业设计:Tree View功能实现详解”表明这是一个基于PowerBuilder(PB)的毕业设计,主要聚焦Tree View(树形视图)功能的开发。树形视图广泛应用于展示分层数据结构,如文件系统或组织架构,支持节点展开和折叠以便于用户查看与操作数据。
【项目描述】:这份毕业设计项目已顺利完成,并在实际应用中取得良好反馈,作者将其分享以供参考。这可能包括完整的代码、设计文档及使用指南,为PowerBuilder开发学习者或开发人员实现类似功能提供了借鉴。
【标签解析】:“基于PB的毕业设计”标签确认了项目是用PowerBuilder开发的,PowerBuilder作为可视
Sybase
16
2024-10-28
Reduce Image Mean MATLAB Code for Multi-View Lipreading
图像均值 MATLAB 代码概述 这是在 OuluVS2 数据集 上测试的 端到端多视图唇读 的 Python 实现。如果在研究中使用该包,请引用以下论文: [1] 端到端多视图唇读,S. Petridis、Y. Wang、Z. Li、M. Pantic,2017年9月,英国机器视觉会议。 依赖项:运行代码需要以下依赖项: miniconda2、matplotlib、pydotplus、scikit-learn、Pillow。建议使用 miniconda 管理 Python 环境,CUDA 安装不是必需的。数据集 OuluVS2 收集于芬兰奥卢大学,促进视觉语音识别研究,使用前需签署许可协议。
Matlab
5
2024-11-04