vscode-1.49.3.zip

时间: 2023-09-10 17:02:11 浏览: 168
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VScode-1.49.3.zip

vscode-1.49.3.zip是一个压缩文件，它是Visual Studio Code（VS Code）版本1.49.3的安装包。VS Code是一款流行的免费开源代码编辑器，由微软开发并推出。它可运行在多个操作系统上，包括Windows、Mac和Linux。 这个压缩文件提供了一个方便的方式来下载和安装VS Code版本1.49.3。用户可以从官方网站或其他可信来源下载这个压缩包，并将其解压到自己选择的目录中。解压后，用户可以运行VS Code的可执行文件，开始使用这个强大的编辑器。 VS Code具有许多强大的功能和扩展，包括智能代码补全、代码导航、调试支持、版本控制集成等等。它还有丰富的插件生态系统，用户可以根据自己的需求安装各种扩展来扩展编辑器的功能。 使用VS Code，开发人员可以轻松编写和调试各种编程语言的代码。它支持常见的编程语言，如JavaScript、Python、C++、Java等，并且提供了强大的编码功能，如语法高亮、代码片段、自动格式化等。 总而言之，vscode-1.49.3.zip是VS Code版本1.49.3的安装包，提供了方便的下载和安装途径。VS Code是一款强大且可扩展的代码编辑器，可以帮助开发人员更高效地编写和调试代码。
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# 【bcprov-jdk15on-***.jar中文文档.zip】 中包含： 中文文档：【bcprov-jdk15on-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【bcprov-jdk15on-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 ...

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您的错误提示表明您的supermin版本不支持--prepare选项。这可能是因为您的supermin版本过低或过高，不支持该选项。 建议您检查您的supermin版本是否正确，并升级到最新版本。您可以使用以下命令检查supermin版本： ...

请根据以下标准化降水指数数据计算相应的帕默尔干旱指数，标准化降水指数数据如下：-0.741981 0.781982 -0.381983 1.751984 0.871985 -0.291986 -1.731987 0.671988 1.021989 -0.91199 -0.801991 -0.501992 0.061993 -1.151994 -0.771995 -3.261996 0.601997 -3.101998 -0.431999 -0.542 -1.642001 -1.102002 1.452003 -0.202004 -0.412005 -0.982006 0.212007 -0.632008 0.412009 -0.06201 1.192011 -0.962012 -1.052013 0.432014 -0.092015 -0.912016 0.282017 0.422018 0.412019 0.40202 0.4

-2.39, 0.77, -1.17, 1.66, 1.22, -0.30, -4.04, 0.96, 1.49, -1.95, -1.77, -1.16, 0.22, -2.75, -1.88, -8.76, 1.33, -9.51, -0.64, -0.82, -3.63, -2.60, 3.10, -0.21, -0.62, -1.48, 0.86, -2.09, 0.75, -0.08, ...

<template> <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" class="iconify iconify--mdi" width="24" height="24" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 24 24" > </svg> </template>

3. 属性： - xmlns 属性：XML 命名空间，用于指定 SVG 的命名空间。值为 "http://www.w3.org/2000/svg"。 - xmlns:xlink 属性：XML 命名空间，用于指定引用外部资源的命名空间。值为 ...

将kitti中Truck 0.00 0 -1.57 599.41 156.40 629.75 189.25 2.85 2.63 12.34 0.47 1.49 69.44 -1.56 转换到激光坐标系下的标签，请给出具体计算过程及结果

- 该车辆的置信度为0.47，视角为1.49弧度，截距为69.44，高度为-1.56。 接下来，我们需要进行坐标系的转换。假设激光雷达坐标系的原点在车辆的重心处，与车辆坐标系重合，且激光雷达坐标系的x、y、z轴分别指向车辆...

数据来源为kaggle平台，这是一份全球大型超市四年的零售数据集，数据详尽。数据集为 “superstore_dataset2011-2015.csv”，共有51290条数据，共24个特征。数据集字段说明如下： Row ID Order ID Order Date Ship Date Ship Mode Customer ID 行号 订单号 订单日期 发货日期 运送方式 客户号 Customer Name Segment City State Country Postal Code 客户姓名 市场细分 城市 州 国家 邮编 Market Region Product ID Category Sub-Category Product Name 市场 地区 产品ID 商品类别 子类别 商品名称 Sales Quantity Discount Profit Shipping Cost Order Priority 销售额 销量 折扣 利润 运费 订单优先级 任务一 数据清洗 1. 读取superstore_dataset2011-2015.csv，查看数据记录总条数、总字段数，并输出前5条数据；

4 0.20 2.5164 1.49 Medium [5 rows x 24 columns] 从结果可以看出，该数据集共有51290条数据，24个字段，前5条数据已经成功输出。 2. 接下来，我们要检查数据中是否存在缺失值、重复值或错误值，以及数据...

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编写三层前向神经网络反向传播算法程序，对以下数据进行分类。 第一类10个样本(三维空间): [1.58, 2.32, -5.8],[0.67, 1.58,-4.78],[1.04, 1.01, -3.63],[-1.49, 2.18, -3.39], [-0.41,-4.73], [1.39, 3.16, 2.87],1.21,[1.20, 1.40, -1.89], [-0.92, 1.44,-3,22],[0.45, 1.33, -4.38],[-0.76, 0.84, -1.96] ；第二类10 个样本(三维空间): [0.21,0.03,-2.21],[0.37,0.28,-1.81],[0.18, 1.22, 0.16],[-0.24, 0.93,-1.01],[-1.18, 0.39, -0.39], [0.74, 0.96, -1.16],[-0.38, 1.94, -0.48], [0.02, 0.72, -0.17],[0.44, 1.31, -0.14], [0.46, 1.49, 0.68] ;第三类10个样本(三维空间): [-1.54, 1.17, 0.64][5.41, 3.45,-1.33],[1.55,0.99, 2.69],[1.68, 1.79,-0.87],[3.51, -0.22, -1.39],[1.86,3.19, 1.51]，[1.40, -0.44, -0.92], [0.44, 0.83, 1.97], [0.25, 0.68, -0.99], [0.66,-0.45, 0.08] 。隐含层结点的激励函数采用tanh函数，输出层的激励函数采用sigmoid函数。目标函数采用平方误差准则函数。

X = np.array([[1.58, 2.32, -5.8], [0.67, 1.58, -4.78], [1.04, 1.01, -3.63], [-1.49, 2.18, -3.39], [-0.41, -4.73, 1.21], [1.39, 3.16, 2.87], [1.20, 1.40, -1.89], [-0.92, 1.44, -3.22], [0.45, 1.33, ...

1、7、5、7、1/7、1、1/3、1/3、1/5、3、1、3、1/7、3、1/3、1以此四行四列矩阵为层次分析法的判断矩阵，用层次分析法求他们的权重

例如，当 n=15 时，RI=1.49。 λ_max = 4.152 CI = (λ_max - n) / (n - 1) = 0.203 CR = CI / RI = 0.136 由于 CR ，判断矩阵的一致性是可以接受的。 3. 计算层次结构的总权重： 将每个判断矩阵的权重...

x1 = [[1.58, 2.32, -5.8], [0.67, 1.58, -4.78], [1.04, 1.01, -3.63], [-1.49, 2.18, -3.39], [-0.41, 1.21, -4.73], [1.39, 3.16, 2.87], [1.20, 1.40, -1.89], [-0.92, 1.44, -3.22], [0.45, 1.33, -4.38], [-0.76, 0.84, -1.96]] x2 = [[0.21, 0.03, -2.21], [0.37, 0.28, -1.8], [0.18, 1.22, 0.16], [-0.24, 0.93, -1.01], [-1.18, 0.39, -0.39], [0.74, 0.96, -1.16], [-0.38, 1.94, -0.48], [0.02, 0.72, -0.17], [0.44, 1.31, -0.14], [0.46, 1.49, 0.68]] x3 = [[-1.54, 1.17, 0.64], [5.41, 3.45, -1.33], [1.55, 0.99, 2.69], [1.86, 3.19, 1.51], [1.68, 1.79, -0.87], [3.51, -0.22, -1.39], [1.40, -0.44, -0.92], [0.44, 0.83, 1.97], [0.25, 0.68, -0.99], [0.66, -0.45, 0.08]]将以上数据快速生成特征加标签的excel文件

2. 将每个列表转换为numpy数组，并为每个数组添加类别标签（即1、2、3）。 3. 将三个数组合并为一个数组，并将其转换为DataFrame格式。 4. 使用pandas库中的to_excel()函数将DataFrame保存为Excel文件。 代码实现...

vscode和go插件版本对应

| 1.54.x | 0.24.3 | | 1.53.x | 0.23.1 | | 1.52.x | 0.22.3 | | 1.51.x | 0.21.1 | | 1.50.x | 0.20.1 | | 1.49.x | 0.19.1 | | 1.48.x | 0.18.0 | | 1.47.x | 0.17.2 | | 1.46.x | 0.16.1 | | 1.45.x | 0.15.1 | ...

node16.18.1的版本应该安装什么版本的node-sass

如果你的项目中使用了 node-sass，建议使用 sass 模块的最新版本，即 v1.49.8，该版本已经支持 ES Modules。 综上所述，建议使用如下命令安装最新版本的 node-sass 和 sass： npm install node-sass@latest ...

生成由平滑曲线连接的如下各点曲线：（0，0）（1，-2）（2，-50）（3，-100）（4，-160）（6，135）（7，100）（8，50）（9，25）（9.25，12.5）（9.5，7.25）（9.75，3.75）（10，0）（11，0）（20，0）（100，0）

x = [0, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 9.25, 9.5, 9.75, 10, 11, 20, 100] y = [0, -2, -50, -100, -160, 135, 100, 50, 25, 12.5, 7.25, 3.75, 0, 0, 0, 0] # 插值 xnew = np.linspace(np.min(x), np.max(x), 1000) ...

You may need an appropriate loader to handle this file type, currently no loaders are configured to process this file. See https://webpack.js.org/concepts#loaders > <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 48 48"></svg>

这是一个错误信息，通常出现在使用Webpack打包项目时。它意味着当前的配置中没有对应的loader来处理这个文件类型。在这个错误信息中，似乎有一个SVG文件被尝试处理，但是没有找到对应的loader。...

import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x1=[0.23,1.52,0.65,0.77,1.05,1.19,0.29,0.25,0.66,0.56,0.90,0.13,-0.54,0.94,-0.21,0.05,-0.08,0.73,0.33,1.06,-0.02,0.11,0.31,0.66] y1=[2.34,2.19,1.67,1.63,1.78,2.01,2.06,2.12,2.47,1.51,1.96,1.83,1.87,2.29,1.77,2.39,1.56,1.93,2.20,2.45,1.75,1.69,2.48,1.72] x2=[1.40,1.23,2.08,1.16,1.37,1.18,1.76,1.97,2.41,2.58,2.84,1.95,1.25,1.28,1.26,2.01,2.18,1.79,1.33,1.15,1.70,1.59,2.93,1.46] y2=[1.02,0.96,0.91,1.49,0.82,0.93,1.14,1.06,0.81,1.28,1.46,1.43,0.71,1.29,1.37,0.93,1.22,1.18,0.87,0.55,0.51,0.99,0.91,0.71] w1=[[0 for i in range(2)]for i in range(24)] w2=[[0 for i in range(2)]for i in range(24)] for i in range(24): w1[i][0]=x1[i] w1[i][1]=y1[i] w2[i][0]=x2[i] w2[i][1]=y2[i] print('整合矩阵w1 w2') print(w1) print(w2) m1=np.mean(w1,0) m2=np.mean(w2,0) print('计算两类均值向量') print(m1) print(m2) s10=[0,0] s20=[0,0] s1=[[0 for i in range(2)]for j in range(2)] s2=[[0 for i in range(2)]for j in range(2)] for i in range(24): s10[0]=(w1[i][0]-m1[0]) s10[1]=(w1[i][1]-m1[1]) s11=np.mat(s10) s1+=np.mat((s11.T)*s11) s20[0]=(w2[i][0]-m2[0]) s20[1]=(w2[i][1]-m2[1]) s22=np.mat(s20) s2+=np.mat((s22.T)*s22) print('s1') print(s1) print('s2') print(s2) sw=s1+s2 print('sw') print(sw) w_new=(np.mat(sw)).I*(np.mat((m1-m2)).T) print('w_new') print(w_new) m1_new=m1*w_new m2_new=m2*w_new pw1=0.6 pw2=0.4 w0=(m1_new+m2_new)/2-math.log(pw1/pw2)/(24+24-2) print('w0') print(w0) 这是python的代码，请给每行代码注释

y2=[1.02,0.96,0.91,1.49,0.82,0.93,1.14,1.06,0.81,1.28,1.46,1.43,0.71,1.29,1.37,0.93,1.22,1.18,0.87,0.55,0.51,0.99,0.91,0.71] // 输入第二类数据的y值 w1=[[0 for i in range(2)]for i in range(24)] // ...
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标题中的“bcpkix-jdk15on-1.49.rar”是一个RAR压缩文件，其中包含了“bcpkix-jdk15on-1.49”这个库的资源。这个库是Bouncy Castle项目的一部分，专门针对Java 1.5及更高版本设计，用于提供加密和证书处理功能。在...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩