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    天正建筑T20:天正建筑T20下载 常见问题及解决方法

    1.改进墙柱连接位置的相交处理和墙体线图案填充及保温的显示;改进墙体分段.幕墙转换.修墙角等相关功能; 2.门窗系统改进:新增智能插门窗.拾取图中已有门窗参数的功能;同编号门窗支持部分批量修改;优化凸窗对象;改进门窗自动编号规则和门窗检查命令;解决门窗打印问题; 3.完善天正注释系统:按新国标修改弧长标注;支持尺寸文字带引线和布局空间标注;新增楼梯标注.尺寸等距等功能; 5.轴号文字增加隐藏特性;增加批量标注坐标.标高对齐等功能;新增云线.引线平行的引出标注.非正交剖切符号的绘制; 5.解决图形导出.批量转旧的诸多问题,新增导出设置; 6.新增图块改名.长度统计.图纸比对等辅助绘图工具。

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    NASA数据集——2017年美国阿拉斯加以及加拿大北部二氧化碳探测仪监测的大气后向散射系数剖面图数据集

    本数据集提供了2017-07-20至2017-08-08期间在美国阿拉斯加以及加拿大育空地区和西北地区上空进行的二氧化碳夜间、白天和季节排放主动传感(ASCENDS)部署期间收集的大气后向散射系数剖面图。这些剖面由一架 DC-8 飞机上搭载的二氧化碳探测仪激光雷达仪器测量。机载二氧化碳探测仪是一种脉冲式多波长集成路径差分吸收激光雷达,可估算从飞机到散射表面的天底路径上的柱均干空气二氧化碳混合比(XCO2)。除 XCO2 外,激光雷达接收器还记录了激光脉冲在大气中传播时的时间分辨大气反向散射信号强度。激光雷达原始数据被转换为大气后向散射截面积和双向大气传输,也称为衰减后向散射剖面。这些 ASCENDS 飞行与 2017 年北极-北方脆弱性实验(ABoVE)活动协调进行,并以 ICARTT 格式提供。

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    我以为,前端的精髓是学会分析与思考,而不是js语句

    今天我在跟同学们讲课,讲到做轮播图的时候,脑子里突然蹦出一句话,“学js学前端,是学习用程序、用机器的思维方式来解决现实当中的问题,而不是学这几十上百条的js语句”。 当时正在上课途中,不方便发散思维来多说。于是当时这个话题就岔过去了。现在放空脑子想想,前端开发是做什么?它并不是一个做网页的,虽然这个职位看起来和做起来,都是一个做网页的。 我口语化的描述一下,这个职位它实际上是把人们在现实生活当中的需求,放到网上来给它实现了,是做线下需求网络化的。这是我的个人主观的想法。 以前是线下买东西,线下排队看病挂号

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    基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法)

    本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后,采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析,可以得到几点重要的信息,这里做个总结: 1、对于影响购买自行车行为最重要的因素为:家中是否有小汽车,其次是年龄,再次是地域 2、通过折叠树对于比较想买自行车的顾客群体特征主要是:家里没有车、年龄在45岁一下、不在北美地区、家里也没有孩子(大米国里面的屌丝层次

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    领券