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[转载]C# ADO.NET数据库开发(一)使用Connection对象将窗体程序和数据库连接
李军 2023-9-15 11:11
转载: C#编程基础(下)第五课:ADO.NET数据库开发(一)使用Connection对象将窗体程序和数据库连接_ado.net con.open()-CSDN博客 C#编程基础(下)第五课:ADO.NET数据库开发(一)使用Connection对象将窗体程序和数据库连接 1、ADO.NET 1.1 ADO.NET是什么? ADO.N ...
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[转载]C# 数据库访问方式
李军 2023-9-15 10:27
转载: 一文详解ODBC、OLEDB、ADO、ADO.NET之间的关系_ado odbc_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客 纯语言的描述可能不太直观,让大家看一张图片。 简单给大家解释一下,最上面的是我们编写的程序,最下面的是数据库,而中间的就是今天的主要内容—— 一些数据库访问技术。从第二部分我们可以看出,ODBC位于数 ...
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控制系统传函,matlab相关函数---离散系统
李军 2022-5-19 15:52
Matlab 函数: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %------------------------------------------------------------------------- 1、多项式形式 假设传递函数如下,设离散时间ts为0.1s: num = ; den = ; ts = 0.1; sysd = tf (num, den, ts ); ...
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控制系统传函,matlab相关函数---连续系统
李军 2022-5-18 09:58
%连续系统 1、假设传函为: Go = 5(s+1)*(s+2)/(s*(s+3)*(s+4)*(s+5)) matlab相关命令为: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %---零极点形式 z = ; p = ; k = 5; sysc = zpk (z, p, k) %结果如下: ...
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GoodWin Book: EX 13.1 计算,以及式(13.3.8)计算
李军 2022-5-18 08:21
EX 13.1 %--------------------------------------------------------------------------------- delta = 0.1; %采样时间为0.1s s= tf('s'); sysc= 1/(s*(s+1)); %连续系统传递函数 sysd = c2d(sysc, delta); % 得到离散系统传递函数,采样时间为0.1s = tfdata(sysd, 'v');%从 ...
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VS MFC,Win10系统无法注册MSCOMM32.ocx的解决办法
李军 2020-11-2 10:03
在VS中使用MFC经常使用mscomm串口控件,简单、方便,但必须首先对控件进行注册(注册方法请详见下位)。但在Win10系统中,会出现无法注册的问题,此文件解决办法也很简单: ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 怎么办呢? 把四个文件( MSCO ...
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Categories_of_algorithms(non_exhaustive),总结很全面
李军 2018-10-2 19:43
总结很全面! Categories_of_algorithmsnon_exhaustive,pdf格式, 下载地址: https://coggle-downloads.s3.eu-west-1.amazonaws.com/237dec5378790d73ce1a9df6c62148c187e536cbd68914bfbee01e28429bd70d/Categories_of_algorithmsnon_exhaustive.pdf?AWSAccessKeyId=ASIA4YTCGXFHHZDAOW7NExpires=1538501796 ...
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Python_机器学习_总结15:模型性能评价指标
李军 2018-9-29 10:36
confusion matrix:混淆矩阵 预测误差ERR: 预测准确率ACC: ...
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Python_机器学习_总结14:Grid search
李军 2018-9-27 11:00
机器学习中存在两类参数: 通过训练数据学习得到的参数;---可认为是辨识得到的参数,例如模型系数; 在学习算法中单独需要优化的参数--超参、调优参数;---算法自身的系数,例如决策树的深度参数; Grid search:根据超参列表,穷举搜索,找出最优值;缺点计算量很大;改进办法:randomized search ...
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Python_机器学习_总结13:learning curve与validation curve
李军 2018-9-27 09:23
目的:判断学习算法是否过拟合(高方差)或者欠拟合(高偏差); 过拟合:模型中有太多自由度或参数,对未知数据泛化能力差;解决办法:增加训练样本或降低自由度或参数; 欠拟合:训练和预测精度都很差;解决办法:增加模型参数; learing curve: 描述样本大小与测试精度和训练精度之间的关系; ...
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