中期活动
当前话题为您枚举了最新的 中期活动。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。
2008年1月南方雪灾期间蒙古高压中期活动特征
研究利用1951年至2008年58年的1月10日至2月2日期间逐日NCEP/NCAR再分析数据，分析了2008年1月10日至2月2日期间蒙古高压的中期演变过程。研究发现，在此期间，蒙古高压强度和中心纬度出现了四次振荡，与我国南方同期降温和降水振荡过程保持一致。综合蒙古高压强度、中心经纬度指标构建的动态图也清晰地展示了蒙古高压的四次活动过程与降温、降水中期过程的对应关系。
统计分析
8
2024-05-16
人工管理阶段 (50 年代中期)
20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算，数据处理以人工方式进行。这种方式存在两个弊端：
应用程序之间存在强依赖性，缺乏独立性。
不同应用程序的数据组之间可能存在大量重复数据，导致数据冗余。
Oracle
9
2024-05-21
Oracle活动SQL
针对Oracle数据库的活动SQL工具
Oracle
8
2024-07-31
公司活动抽奖源码
一款简洁的晚会抽奖程序,随机产生中奖号码,适用于公司年会等场合。
Access
11
2024-04-30
挖掘影响目标活动模式
通过分析不平衡数据中的影响目标活动模式，有助于找出重要指标。
数据挖掘
9
2024-05-20
UCIS-etl框架ETL活动图
此活动图展示了UCIS-etl框架中的ETL流程步骤。
数据挖掘
15
2024-04-29
天气条件下的活动决策熵
在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算：
H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气)
其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。
例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。
这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。
算法与数据结构
14
2024-05-19
查看二级缓存活动
设置 log4j.logger.org.hibernate.cache=debug 查看二级缓存的调试日志，发布时请注释掉以优化性能。
MySQL
11
2024-05-28
角色情报专家，创意社群互动活动
参与者可以通过制作个性化身份卡成为“神秘人”，或者作为“解密人”根据线索揭示神秘人身份。成功解密后，“解密人”将获得神秘人的联系方式。
MySQL
10
2024-07-16
蛇形活动轮廓边界提取源代码
这份MATLAB代码专门用于从医学图像中提取轮廓，是进行精确轮廓分析的关键工具。
Matlab
9
2024-08-25