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1. 负责EGAT,PrimeRoad和SuperEnergy的客户关系和项目拓展:“五个一”共计34次,日常拜访共计47次。PrimeRoad收入2M,Super收入0.6M. 2. 负责中国投资方和EPC公司的项目技术和商务对接,RedOctober项目收入0.45M,新泰车轮项目收入0.49M。 3. 协助对接两家中方伙伴:HIP采购0.6M,MEGA采购1.3M 4. 协助市场部采访:SuperEnergy高层参加“方博碳讨室”,马西顿大学光储样板点拍摄,央视采访PrimeRoad
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importtkinterastk fromtkinterimportmessagebox importos importjson importre #登录界面 classLoginFrame(tk.Frame): def__init__(self,parent): super().__init__(parent) self.label_username=tk.Label(self,text="用户名:") sel
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classGenStudentextendsStudent{ publicGenStudent(StringstudentId,Stringname,intage){ super(studentId,name,age); } @Override publicvoidstudy(){ System.out.println(name+"在宿舍学习"); } }
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def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim): super(simpleNet,self).__init__() self.layer1=nn.Linear(in_dim,n_hidden_1) self.layer2=nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2) self.layer3=nn.Linear(n_hidden_2,out_dim)
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importnumpyasnp importtorch importtorch.nnasnn fromtorchimportoptim fromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDataset #定义网络模型 classNetWork(nn.Module): def__init__(self): super(NetWork,self).__init__() #定义所有层
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请依据唐纳德.E.舒伯(DonaldE.Super)划分的十五种价值尺度来确定你自己的职业价值观,并阐述你的确定方法和步骤。
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fromtorchimportnn importtorch importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromtqdmimporttqdm classRNN_cell(nn.Module): def__init__(self,in_dim,hidden_dim,batch_first=False): super(RNN_cell,self).__init__() #self.W
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importtorch importtorch.nnasnn #定义基本的ResNet残差块 classResidualBlock(nn.Module): def__init__(self,in_channels,out_channels,stride=1): super(ResidualBlock,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kerne
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请说明方法重载和方法重写的区别? 一个类的构造方法如果要调用同一个类的无参及有参构造方法如何调用?如果要调用其父类的无参及有参构造构造方法如何调用? 请阐述抽象类和接口的异同点。 请列举super关键字的作用?
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classRecommandation(QWidget): #初始化 def__init__(self): super().__init__() self.initUI() #初始化布局 definitUI(self): #设置界面的初始位置和大小 self.setGeometry(600,200,450,550) #窗口名 self.setWindowTitle('steam游戏推荐')
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对以下三种注意力机制'dot','general,'concat'进行训练100轮,并计算损失值:classLuongAttention(tf.keras.layers.Layer): def__init__(self,units,attention_type='concat'): super(LuongAttention,self).__init__() self.units=units self.attention_type=a
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fromtorchimportnn classCNN(nn.Module): def__init__(self): super(CNN,self).__init__() #第一个卷积层,输入图像尺寸是通过(28+2*2-5)/1+1=28,是28×28的灰度图,输出的通道数是16,即用了16个卷积核提取特征,最大池化后,图片尺寸为(28/2)*(28/2)=14*14,通道数仍然为16 self.conv1=n
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