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RSS订阅Telerik UI for ASP.NET AJAX试用版:主要针对专业级的ASP.NET AJAX开发，含图表、表格、列表、界面、编辑、菜单
Telerik UI for ASP.NET AJAX 试用版 试用版
开发语言： .NET
可用平台： Visual Studio 2008/2010/2012/2013
当前版本： v2016.1
Telerik 的 UI for ASP.NET AJAX（原名RadControls for ASP.NET AJAX） 是完整的 ASP.NET AJAX 用户界面开发工具集，拥有超过70种优化的 ASP.NET AJAX UI 控件，提供无与伦比的开发性能和用户体验，并能无缝集成SharePoint。它主要针对专业级的 ASP.NET 开发，适用于 AJAX、Atlas 、Visual Studio .NET 2005 、Visual Studio 2008 及 ASP.NET 3.5。通过该产品的强大功能，开发者可以开发出功能丰富、适应标准广泛，与交互浏览器兼容的网络应用程序。
2021-07-17
YHSegmentControl
支持文字、图片，图文混搭，小红点，自定义Tips的标签栏，分页控制器 GitHub地址：https://github.com/coder-Vanha/YHSegmentControl.git
2021-07-09
过水巷道动水快速截流大型模拟实验系统研制-论文
煤矿突水灾害抢险救援期间，保浆袋囊钻孔控制注浆可以解决常规过水巷道动水截流工程量大、工期长且易发生次生灾害等技术难题。为了进一步研究过水巷道动水快速截流机理并为抢险救援提供实验技术支撑，建立了过水巷道动水截流的水力学模型，结合对保浆袋囊控制注浆动水快速截流成功案例的分析，设计了过水巷道动水快速截流概念模型，开发了过水巷道动水快速截流大型模拟实验系统。实验系统包括4个功能系统和6个设备系统，其中4个功能系统分别为保浆袋囊和浆液投注系统、动力供水供浆系统、初始条件和边界条件系统、监测系统，6个设备系统分别为大型巷道模拟实验舱、动水模拟系统、控制注浆系统、稳压稳流系统、安全分流系统、图像数据采集与处理系统。通过实验舱强度验算、稳压稳流系统监测实验和抛袋实验，结果表明实验系统能够形成恒定的动水压力和动水流量初始条件、动态变化的动水压差和流量衰减边界条件，满足动水快速截流堵水环境要求，可以用于5 m宽、4 m高、动水流量2 000m
2021-07-07
程序员为什么还要刷题-rspec-fizzbuzz-dumbo-web-071618:rspec-fizzbuzz-dumbo-web-071
程序员常刷题目标
构建利用流量控制的方法
阅读并理解测试输出以开发工作程序
更加熟悉测试驱动开发的概念
关于本指南的说明
我们之前已经了解了测试驱动开发以及阅读和理解
RSpec
测试的概念。
每次运行learn运行实验室测试时，您都在运行
RSpec
测试套件
-
这就是我们在
Learn
上构建实验室的方式。
您阅读这些测试已经有一段时间了，但是
TDD
是一个很大的话题，我们将在这里仔细研究它。
您仍然不会被要求编写自己的测试。
我们只是想了解测试的目的，了解测试背后的哲学，以及如何更好地阅读
RSpec
测试。
请记住，当我们提到
RSpec
或rspec
，这相当于运行learn或learn
test命令，它调用spec的
Learn
测试文件。
您必须安装了learn-co
gem。
如果您通过
Learn
设置您的环境并且之前使用过learn命令（如果您已经做到了这一点，很可能），您完全没问题。
运行立即learn以确认。
如果您遇到问题或不确定，请在
Learn
上提问！
RSpec
-
测试驱动开发
RSpec
是
Ruby
编程语言的测试工具。
它诞生于行为驱动开发
2021-07-07
leetcodepremium-Leetcode-Premium:这是来自各个公司的leetcode的高级问题列表
leetcode
溢价leetcode_company_wise_questions
这是一个包含
leetcode
premium
公司明智问题列表的存储库。
此存储库中的每个
pdf
文件都对应于基于leetcode
公司标签的特定公司的leetcode问题列表。
每个
pdf
中的问题列表按其频率进一步排序，因此特定公司最受欢迎的问题位于顶部。
2021-07-07
leetcode矩阵旋转任意角度-Algorithm:算法
leetcode矩阵旋转任意角度
数据结构
一.
线性表
1.
数组
数组具有随机访问特性，灵活使用数组的索引
数组有序的话，问题往往会变得简单
对于有序或局部有序的一维数组，要想到二分查找算法,并学会随机应变
对于元素特殊的数组，注意寻找特殊点，比如有序的临界点，二维数组的四个角
对于二维数组，定位某个特定元素需要
行指针i和列指针j；定位一个二维数组的子数组则需要
row1,row2,col1,col2
注意二维数组只有一行或一列的特殊情况
数组的快速排序算法要熟记于心，并且注意partition函数的应用,partition函数每次确定一个元素（记作target)的最终位置，并返回该位置，该位置之前的元素都小于target,该位置之后的元素都大于
target。我们可以判断该返回位置是否满足一定条件来提前结束快速排序。
对数组排序可以用
Arrays.sort(array,
new
Comparator<>())，并且可以自定义比较器
专题一：二分查找及其变形
基本二分查找：在有序数组中查找某个元素target的位置
查找目标元素的插入位置
查找目标元素第一次出现的位置
查找目标
2021-07-07
制冷型红外探测器关键驱动与信号处理电路设计
驱动与信号处理电路是红外成像系统的重要组成部分,高质量的电路有利于系统获得高信噪比。针对制冷型红外探测器电学接口特点,成像电路架构采用焦面电路和信号处理电路,基于电路架构,设计出高集成度、低噪声的驱动与信号处理电路,给出部分仿真结果和电路噪声估算方法。介绍了一种软硬结合的降噪方法,最后给出了电路核心指标噪声的测试方法和具体噪声值。
2021-07-07
颜色分类leetcode-Modified-CRUNet-and-Residual-Attention-Network.mxnet:修改后的C
颜色分类leetcode
我们计划发布这两个由
MXNet
实现的用于图像分类的修改架构。
修改后的
CRUNet.mxnet
修改后的
CRUNet
的
MXNet
实现。
在这一部分中，我们通过
实现了修改后的
CRU-Net
(
CRU-Net
56,
116
)
架构。
原文描述于金小杰、康炳义、冯嘉世、闫水成等人提出的论文中。
这篇论文被
IJCAI
2018
接受。
原始建筑
这是集体残差单元
(CRU)
构建块的说明。
原始
CRU
网络（CRUNet
56
和
CRUNet
116）基于下表：
我们在原始
CRUNet
56
和
CRUNet
116
的基础上实现了修改后的
CRU
网络。
修改版和原版有什么区别？
1
.
输入数据的大小是
112x112
而不是
224x224。
为了保持更高的特征图分辨率，我们遵循[2]中的输入设置。
具体来说，第一个7x7内核大小和2步长的卷积层被3x3内核大小和1步长替换。
此外，我们删除了以下具有
3x3
内核大小和
2
步长的最大池化层。
2
.
我们采用[2]中提到的改进的残差单元。
具体来说，改进的残差单元由BN-Con
2021-07-06
leetcode卡-Python-Common-Mistakes:我作为Python初学者犯的一些常见错误
leetcode卡Python-常见错误
我作为
Python
初学者犯的一些常见错误
索引和for循环
我的目标是获取列表中所有“1”的索引。
List
=
[1,0,1,1,0,1]
[List.index(x)
for
x
in
List
if
x
==
1]
输出：[0,
0,
0,
0]
'List.index(x)'
查找列表中第一个
'1'
的索引。
因此它只返回上面列表中第一个“1”的索引。
使固定：
[i
for
i
in
range(len(List))
if
List[i]
==
0]
输出：[1,
4]
IndexError：列表索引超出范围
示例：合并排序数组
()
测试用例：
nums1
=
[1,2,3,0,0,0]
m
=
3
nums2
=
[2,5,6]
n
=
3
代码：
for
i
in
range(n):
j
=
i
while
nums1[j]
<
=
nums2[i]:
j
+=
1
print(
"
j
"
,j)
nums1.insert(j,nums2[i])
nums1.pop
()
输出：IndexError：列表索引超出范围
如
2021-07-06
程序员需要经常刷题吗-django-cheatsheets:我创建的django备忘单集合
需要程序员经常刷题吗Django
备忘单
作为
Django
的初学者，我在学习一个新框架时会做程序员通常做的事情：大量
google，阅读邮件列表条目，并尝试自己编写应用程序。
事实证明，这有点令人失望，因为在
google
上找到的大多数信息都已过时；
该文档为初学者提供了许多重要信息，但并不容易找到（尤其是当您不知道那是您需要的东西时！）。
虽然邮件列表是提出问题的好地方，但它不是搜索信息和查找所需内容的好地方。
随着时间的推移，我发现很多我想做的事情，只要知道当时我可以使用哪些方法和属性就可以完成，如果这还不够，那么可以尝试覆盖方法。
为了解决这个问题，我开始在
Django
中构建自己的重要的、经常使用的对象的备忘单，以备不时之需。
这是它的存储库。
如果您正在寻找一般的
django
备忘单，我强烈推荐以下内容：
（一般，1.5）
（基于类的视图参考。非常方便！我希望在某个时候将其放入备忘单形式。）
2021-07-01
程序员需要经常刷题吗-dsc-floats-ints-booleans-onl01-dtsc-pt-030220:dsc-floats-int
需要程序员经常刷题吗变量简介：数值类型和布尔值
介绍
所以，我们知道我们有一种表示文本的类型，即字符串。
但是如果我们想表示其他类型的数据，比如
Numbers
呢？
毕竟我们是数据科学家，我们会经常处理数字。
在本课中，我们将介绍数字和布尔值，这是我们在
Python
中经常使用的数据类型。
目标
你将能够：
使用不同的数字数据类型
区分数值数据类型的区别
使用数字数据类型执行基本的数学运算
使用布尔数据类型
什么是数值数据类型？
我们都熟悉数字。
1492是一个数字。
34.75也是如此。
如果我们考虑一下数字的常见操作，我们就会很好地了解
Python
允许我们对数字进行哪些操作。
注意：要查看以下操作的输出，请按
shift
+
enter
键并运行每个单元格
1
+
1
2
*
5
如果我们查看一个数字的类型，我们会发现一些稍微不同的东西。
type
(
10
)
type
(
10.2
)
Python
只是表明一个没有小数的数字被称为int表示integer
，而一个带有小数的数字被称为float
。
浮点数和整数都是数字数据类型，但就目前而言，我们可以将这两者简单地视为
2021-07-01
leetcode338-problem-solving:解决问题
第
338
章已解决问题的集合
Leetcode：
1：（简单）
11：（中）
15：（中）
23：（硬）
33：（中）
36：（中）
53：（简单）
59：（中）
66：（简单）
70：（简单）
112：（简单）
113：（中）
121：（简单）
124：（硬）
129：（中）
137：（中）
150：（中）
151：（中）
152：（中）
153：（中）
190：（简单）
191：（简单）
238：（中）
268：（简单）
271：（简单）
338：（中）
371：（简单）
687：（简单）
739：（中）
848：（中）
998：（中）
1046：（简单）
黑客等级：
热身问题
（简单的）
（简单的）
（简单的）
（简单的）
数组
（简单的）
（简单的）
（中等的）
（中等的）
字符串操作
（简单的）
字典和哈希表
（简单的）
2021-07-01
leetcode寻找最近的-LeetCode:LeetCode漫漫刷题之路
leetcode寻找最近的
LeetCode漫漫刷题之路
鹅厂面试题之数组与字符串
1、两数之和
2、寻找两个有序数组的中位数
3、最长回文子串
4、字符串转换整数
(atoi)
5、最长公共前缀
6、三数之和
7、最接近的三数之和
8、有效的括号
9、删除排序数组中的重复项
10、盛最多水的容器
11、字符串相乘
鹅厂面试题之排序与搜索
1、数组中第K个最大元素
2021-07-01
gasstationleetcode-LintCode:代码
加油站
leetcode
代码
概述
#
标题
回答
困难
标签
运行
笔记
2
尾随零
简单的
89.60%
6
合并两个排序数组
简单的
86.80%
7
序列化和反序列化二叉树
中等的
89.80%
9
嘶嘶声
简单的
87.20%
12
最小堆栈
中等的
95.00%
13
实现
strStr()
简单的
80.60%
14
目标的第一个位置
简单的
44.00%
28
搜索二维矩阵
简单的
93.60%
30
插入间隔
简单的
99.58%
31
分区数组
中等的
93.40%
*
35
反向链表
简单的
84.40%
36
反向链表
II
中等的
71.17%
46
多数元素
中等的
94.60%
*
47
多数元素
II
中等的
94.79%
48
多数元素
III
中等的
99.36%
50
数组自排的乘积
简单的
91.89%
52
下一个排列
中等的
97.57%
53
反转字符串中的单词
简单的
98.00%
55
比较字符串
简单的
99.00%
56
二和
简单的
58.40%
57
3总和
中等的
56.60%
59
3和最近
中等的
99.48%
60
搜
2021-06-30
Relationship of children's conceptual tempo to problem solving and creativity
Relationship of children's conceptual tempo to problem solving and creativity
RELATIONSHIP OF CHILDREN’S CONCEPTUAL TEMPO TO
PROBLEM SOLVING AND CREATIVITY
SYLVI.4 ROSENFIELD, JOHN C. HOUTZ, AND FRANCIS A. STEFFERO
Fordham University
The present study examines the role of conceptual tempo in creativity and
problem solving. It was hypothesized that reflective children would do well on
tasks involving an evaluation component, while impulsive children would do
well on typical creativity
2021-06-29
Reading tests versus intelligence tests as predictors of high school graduation
Reading tests versus intelligence tests as predictors of high school graduation
BEHAVIORISTIC APPROACH TO CLASSROOM MANAGEMENT AND MOTIVATION 363
PRENTICE, N., & SPENG, B. Therapeutically oriented tutoririg of children with primary neurotic
SKINNER, B. Operant behavior. American Psychologist, 1963,18, 503-515.
ULLMANN, L., & KRASNER, L. Case studies in behavior wwdi$calion. New York: Holt, Rinehart, &
WATSON, J., & RAYNER, R. Conditioned emotional reactions. Journal of Experimental Psyc
2021-06-29
The relationship between achievement and IQ in students with learning disabilities
The relationship between achievement and IQ in students with learning disabilities
Psychology in the Schools
Volume 26, Ocrober 1989
THE RELATIONSHIP BETWEEN ACHIEVEMENT AND IQ
IN STUDENTS WITH LEARNING DISABILITIES
VICKI E. SNIDER SARA 0. TARVER
University of Wisconsin-Eau Claire University of Wisconsin-Madison
To investigate the relationship between achievement and 1Q in the learning-disabled
(LD) population, changes in the IQ scores of LD students from the early elementary
grades
2021-06-29
易语言-Ex_DirectUI自绘会计从业题库
Ex_DirectUI自绘会计从业题库是去年考会计从业的时候写的，软件基本完善，题库数据库都在文件夹里，还有部分功能你们自己添加吧
2021-06-25
真彩色人脸的三维建模 (2006年)
结合距离相机获取人脸空间信息的精确性和数码相机获取人脸颜色信息的方便性,提出了一种彩色人 脸的三维建模方法。首先,通过人脸的空间坐标信息和人脸颜色信息进行匹配,得到相应空间采样点的颜色信 息;然后,进行采样点之间的插值,重建三维人脸的平滑表面。试验表明,这种方法是可行的,彩色人脸的三维模 型的结果令人满意。
2021-06-19
gnsssdrmatlab代码-GNSS_SDRvINS2014:GNSS_SDRvINS2014
gnss
sdr
matlab代码GNSS_SDRvINS2014
代码来自
更新的
SDR
代码
-
深度集成
已经完成了在
Matlab
SDR
代码框架内实现深度集成的工作。
这是基于
Sihao
Zhao
和
Sara
Powell
博士的工作，并在
2014
年导航研究所
GNSS+
会议上提出。
对于那些对探索这个主题感兴趣的人，可以在此处找到原始
SDR
代码中用于处理此问题的附加/修改文件。
2021-06-19
空空如也
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