【土木转行的正确姿势】 前言 这两年大家应该听说过这句话： 【360行，行行转IT】 一方面是自17年开始，互联网行业超过金融行业成为中国平均薪资水平最高的行业 另一方面是其它各行业可预见发展前景及薪资水平与互联网行业的巨大落差 比如&am…

等级： 文件 2MB 格式 rar 内容简介 本论文为福州大学水工结构专业硕士论文(2001.12) 共53页 　　 　　作　　　　者：罗词兵 　　指 导 教　师：周瑞忠 教授 　　专 业：水工结构 　　 　　 本文根据计算机网络迅猛发展的趋势，将计算机网络技术应用于土木建筑工程中。其中包括…

目录 一、流程图的基本认知： 二、为什么要画流程图： 1.帮助梳理逻辑 2.便于宣讲和传播 3.优化选代： 三、流程图元素定义： 四、产品设计的流程图： 1.业务流程图： 2.任务流程图： 3.页面…

随着量子机器学习和算法的不断深入学习，量子逻辑线路图也是各种教程和文献的常客，然而作为连大物都没学过的非物理学学专业学生想要看懂量子逻辑线路还是有些许的困难，但是即使它是太行王屋，我也只能咬着牙去充当愚公了&#xff0…

文章目录 需求一. 概念模型1.1 draw.id画图1.2 umlet画图 二. 逻辑模型2.1 draw.id画图2.2 umlet画图 三. 物理模型3.1 PDMan画图 需求 一. 概念模型 概念模型就是在了解了用户的需求 , 用户的业务领域工作情况以后 , 经过分析和总结 , 提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概…

在软件工程可行性研究中需要建立新系统的高层逻辑模型，这个就需要系统流程图了。 作用 系统流程图时描述物理系统的工具 物理系统 所谓物理系统，就是一个具体实现的系统。 与程序流程图的区别 在系统流程图中某些符号与程序流程图中符号形式相同&#…

文章目录 1 逻辑回归简介1.1 回归步骤1.2 逻辑回归与多重线性回归 2 逻辑回归模型算法原理2.1 逻辑回归模型的数学原理2.2 逻辑回归模型的代码实现2.3 逻辑回归模型的深入理解2.4 多分类逻辑回归模型演示 总结 1 逻辑回归简介 逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它…

参考：https://blog.csdn.net/weixin_34248118/article/details/87420025 要想了解模糊逻辑，首先我们要知道对应的另外一种逻辑，布尔逻辑。 1. 经典的布尔逻辑 布尔数值就是0和1，是和非，也是计算机逻辑的基础&#x…

数字电路之于FPGA意义重大。本内容包括脉冲的上升/下降时间介绍，常用逻辑电路介绍，时序逻辑电路分析等。紫色文字是超链接，点击自动跳转至相关博文。持续更新，原创不易！ 目录： 一、概述 二、脉冲的上升…

文章目录 概念层数据模型——E-R模型实体：属性：联系： E-R图表示两个实体之间的联系一对一联系一对多联系多对多联系多个实体之间的联系 概念设计的特点和策略设计全局E-R模型E-R图之间的冲突优化全局E-R模型逻辑结构设计E-R模型的转换一E-R模…

目录 1. 导入库 2. 定义数据集 2.1 生成数据 2.2 设置label 3. 搭建网络优化器 4. 训练 5. 绘制决策边界 6. 代码 1. 导入库 机器学习的任务分为两大类：分类和回归 分类是对一堆目标进行识别归类，例如猫狗分类、手写数字分类等等 回归是对某样事…

目录 一、磁盘逻辑卷管理概念介绍 二、LVM逻辑卷管理命令 三、fdisk 常用命令 四、操作 1、安装LVM需要的插件(一般都自带了) 2、查看磁盘 3、磁盘分区(PE) 4、PV物理卷 5、VG卷组 6、LV逻辑卷 7、文件系统创建 8、挂载 9、测试 一、磁盘逻辑卷管理概念介绍 1、LVM 是…

目录 一、概念 二、初始关系模式设计（E-R图转换关系模式） 1、实体集向关系模式的转换 2、两个实体型之间的联系集向关系模式的转换 3、同一实体型之间的联系集向关系模式的转换 4、多实体型之间的联系向关系模式的转换 5、弱实体集向关系模式的转…

学校管理信息系统开发的需求分析阶段搜集到如下信息： 系：系编号、系名、电话； 教师：教工号、姓名、性别、职称； 课程：课程号、课程名、学分。 其中， 每个系聘任若干教师，每位教师有…

power designer是能进行数据库设计的强大的软件，最初由Xiao-Yun Wang（王晓昀）在SDP Technologies公司开发完成，是一款开发人员常用的数据库建模工具。使用它可以分别从概念数据模型(Conceptual Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)两个层次对数据库进行设计。在…

目录 一、前言 二、参考资料与基础 三、为什么是线性回归 四、问题分析 1.建立模型 2.读入数据，得到输出 3.损失函数 4.优化算法 6.模型训练，预测标签 一、前言 本文写于笔者入门深度学习之时，了解尚浅，只是把自己看到的…

文章目录 前言正文与门或门非门与非门或非门异或门同或门 后言 前言 学习网站推荐：前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站 本文记录自：https://www.bilibil…

对下列数据进行回归： clearclc%读人口数据Y = [33815 33981 34004 34165 34212 34327 34344 34458 34498 34476 34483 34488 34513 34497 34511 34520 34507 34509 34521 34513 34515 34517 34519 34519 34521 34521 34523 34525 34525 34527]%读时间变量T = [1 2 3 4 5 6 7 8…

from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportirisload_iris() #print(iris) print(iris[target_names])#分类名称 datairis.data#样本数据150个样本每个样本4个维度 targe…