自我提升

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影响家庭风险感知和自我提升抗灾能力的因素分析
NFIP 数据挖掘项目:影响家庭风险感知和自我提升抗灾能力的因素分析 研究目标: 探究影响家庭对洪水风险形成现实/合理感知,以及提升自主抗灾能力的关键因素。 数据来源: FEMA 洪水地图服务中心 NFIP 资格社区名单 美国人口普查数据 底格里斯 shapefile NFIP 理赔和保单数据 研究方法: 将上述数据集进行交叉比对分析,并运用图表展示初步研究成果。
自我介绍-c语言课件首个章节
自我介绍。姓名:杨昆。电话:86878578。办公室:一教517。研究方向:生物信息学、数据挖掘。Email:yangkun@hdu.edu.cn。希望1:学委(班长)将联系电话等信息通过邮件发送给我。希望2:防止接收垃圾邮件。毕业院校:哈尔滨工业大学。
Oracle性能优化高级培训自我介绍
我是谢永生,网名为warehouse,是ITpub新技术区的斑竹,也是Oracle独立技术顾问及特约讲师。
煤矿安全监控系统自我检测技术研究
为确保煤矿安全监控系统监控效果可靠,根据相关规定建立了合规性评估体系,包括设备安装、配置、系统运行维护、异常统计分析和平台运行组件等标准。基于开源GIS技术实现了矿井巷道布局的矢量化,结合实时监测数据,制定了各项评估方法。研发了煤矿安全监控系统自我检测系统,并成功应用于煤矿实地,有效支持系统异常的自动识别。
自我与他人道德判断神经/行为基础代码库
代码用于复制和调查自我与他人道德判断的差异,并评估其背后的神经差异。包含实验脚本、任务代码和分析数据集。
MATLAB代码优化及STOMP自我连接算法的GPU实现
这是STOMP算法的GPU实现,它将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。为了获得附加功能和更好的性能,建议使用至少CUDA工具包版本9.0,并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。您可以在Linux下使用Makefile构建,但在Windows下尚未经过测试。对于不同的GPU架构,您可以调整ARCH的值以匹配相应的计算能力。确保CUDA_DIRECTORY正确设置为系统中安装CUDA的路径,通常在Linux下为/usr/local/cuda-(VERSION)/。默认情况下,内核参数仅针对Volta优化,如果目标是Pascal或更早的版本,请相应地调整STOMP.cu中的设置。
自我与他人概念在适应性水平中的作用
探讨了适应性水平与自我和他人的概念之间的关系。文章首先回顾了以往关于行为问题的研究,并指出自我概念和人际关系在适应性水平中的重要作用。文章进而分析了不同因素(如出生顺序、家庭结构、社会阶层等)对个体适应性水平的影响,并强调了自我认知和社会支持在促进个体适应性发展方面的重要性。
自我管理数据库的自动SQL调优方案
设计一种自我管理数据库的自动SQL调优方案,以优化数据库性能和资源利用。该方案利用先进的算法和技术,自动分析和调整SQL查询,提升数据库运行效率和响应速度,从而增强系统稳定性和用户体验。
Oracle_10g_内部培训材料_性能_备份_自我管理
以下是Oracle 10g的内部培训资料,包括18个PPT内容: Oracle数据库10g性能概述.ppt Oracle数据库10g极大提高可用性和网格计算能力.ppt Oracle数据库10g的备份与恢复特性 - 恢复管理器与闪回查询技术.ppt Oracle数据卫士 - 以最低的成本获得最高的数据保护能力.ppt Oracle数据库10g-信息集成.ppt Oracle数据库10g-对自我管理数据库进行管理1.ppt Oracle数据库10g-对自我管理数据库进行管理2.ppt Oracle数据库10g-支持全球化特性的平台.ppt Oracle数据库10g-网格数据库.ppt Oracle数据库10g-自我管理数据库.ppt Oracle数据库10g中新的SQL和PLSQL功能.ppt Oracle数据库10g中的数据泵.ppt Oracle数据库10g安全性概述.ppt Oracle数据库10g:.NET和Windows环境下的最佳数据库.ppt Oracle数据库10g:数据库技术的一次革命.ppt Oracle数据库10g:独立软件供应商和客户的应用系统性能.ppt Oracle数据库迷你课堂:技巧、诀窍和方法.ppt 企业管理器10g - 使网格计算成为现实.ppt
提升建模技术
提升建模技术利用随机科学控制方法,不仅能评估行为效果,还能建立预测模型,预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业,用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分,而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此,需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应,即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户,以提升活动的效果(r(test)- r(control)),增加投资回报率(ROI),提高整体市场响应率。