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lijun255sysu

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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 ...; 872 次阅读|没有评论

[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 ...; 801 次阅读|没有评论

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 )； ...; 3840 次阅读|没有评论

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： ...; 1981 次阅读|没有评论

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 ...; 1195 次阅读|没有评论

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 ...; 6810 次阅读|没有评论

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 ...; 1856 次阅读|没有评论

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： ...; 3137 次阅读|没有评论

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 ...; 3796 次阅读|没有评论

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； ...; 6507 次阅读|没有评论

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