一般各类模具开模周期
1、简单钣金模具25天。 2、复杂钣金模具60天。 3、一般钣金模具45天。 4、吸塑模具40天。 5、箱体发泡模具30天。 6、门体发泡20天。 7、简单注塑模具35天 8、复杂注塑模具60天. 9、一般注塑模具50天. 以上仅提供样件天数。 版权声明：本文为blackberrytcl原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接：https:…
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一般各类模具开模周期
斯坦福大学机器学习作业题Problem Set #2 Logistic Regression: Training stability–上篇
斯坦福大学机器学习讲义及作业题地址点击打开链接 1. [15 points] Logistic Regression: Training stability In this problem, we will be delving deeper into the workings of logistic regression. The goal of this problem is to help …
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斯坦福大学机器学习作业题Problem Set #2 Logistic Regression: Training stability–上篇
你知道线程的阻塞方式吗？
1、join join —— 让一个线程等待另一个线程完成才继续执行。如A线程执行体中调用B线程的join()方法，则A线程被阻塞，直到B线程执行完为止，A才能得以继续执行 2、sleep sleep —— 让当前的正在执行的线程暂停指定的时间，并进入阻塞状态。在其睡眠的时间段内，该线程由于不是处于就绪状态，因此不会得到执行的机会。即使此时系统中没有任何其他可执行的线程，出于sl…
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你知道线程的阻塞方式吗？
阿里云数字化转型方案再升级，移动研发平台EMAS助力海底捞超级App“云上捞”
11月29日，海底捞正式发布了千人千面超级App，继9月26日正式登陆香港资本市场后，这家餐饮企业再次体现了与其优质服务所匹配的超强创新能力。从四川第一家火锅门店起家，海底捞成立至今已经走过25个年头，现在全国门店遍布近100座城市，已开门店超400家，海外门店也有50多家，全球注册会员超3000万。 要支撑3000万会员的个性化服务，背后的挑战不言而喻，这一次，海底捞选择与数字化转型专家---阿…
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阿里云数字化转型方案再升级，移动研发平台EMAS助力海底捞超级App“云上捞”
python代码画图运行不了_Pycharm无法显示matplotlib绘图问题的一种解决方法
通过cmd窗口输入命令python -m pip install matplotlib安装，但import(import matplotlib.pyplot as plt)后不显示，网上大多原因为未执行plt.show()，但执行后也不行 1.在导入pyplot之前.需要输入如下步骤: import matplotlib as mpl mpl.use('Agg') import matplotli…
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python代码画图运行不了_Pycharm无法显示matplotlib绘图问题的一种解决方法
Qt学习之网格布局器（QGridLayout）
本文转自：《Qt编程指南》 作者：奇先生 Qt编程指南，Qt新手教程，Qt Programming Guide 6.3 网格布局器 本节介绍网格布局器 QGridLayout，当控件分布的行、列都比较有规律时，可以不用一行行设置布局器，而是直接用网格布局器设置所有的行和列。网格布局器里面的控件既可以占一个格子， 也可以占据 rowSpan * columnSpan 连续多行多列的位…
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Qt学习之网格布局器（QGridLayout）
【Javascript】javascript学习 二十九 JavaScript HTML DOM 对象
除了内置的 JavaScript 对象以外，你还可以使用 JavaScript 访问并处理所有的 HTML DOM 对象。 更多 JavaScript 对象 点击以下链接，可以获得以下对象的更多信息，包括它们的集合、属性、方法以及事件。 对象描述WindowJavaScript 层级中的顶层对象。Window 对象表示浏览器窗口。每当 <body> 或者 <frameset>…
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【Javascript】javascript学习 二十九 JavaScript HTML DOM 对象
python归一化(MinMaxScaler)、标准化(StandardScaler)、正则化(Normalizer)
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,Normalizer,StandardScaler data = pd.DataFrame( { 'a':[1,2,3], 'b':[5,6,6], 'c':[9,100,2] } ) #归一化(MinMaxScaler) mi…
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python归一化(MinMaxScaler)、标准化(StandardScaler)、正则化(Normalizer)