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客服
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  • 图片
    优质
    这是一组由本人精心挑选和编辑的照片合集,每一张图片都承载着独特的记忆与故事。希望您会喜欢这份视觉盛宴。 自己多年来工作整理出一套图库,包含立面图、平面图以及各种常用的拼花图案等。
  • C++面试题
    优质
    这份资料是由作者精心编写的全面C++面试题合集,旨在帮助程序员准备技术面试,涵盖了广泛的知识点和实用技巧。 本资源是一份C++面试题的集合,涵盖了从基础语法到高级主题如面向对象编程、模板及异常处理等多个方面的问题,旨在全面考察应聘者的C++编程知识与技能。 适用人群:无论是求职者、学生还是自学者,这份资料都适合那些准备参加各种级别(初级至高级)C++职位面试的人员。通过解答这些题目,可以提升个人对C++语言的理解和应用能力。 使用场景及目标: 1. 面试准备:熟悉常见的C++面试题及其答题技巧有助于增强应对实际面试的信心。 2. 自学练习:对于自学或希望深入理解特定领域的学习者来说,这些问题同样具有参考价值。 3. 职业发展:掌握这些题目中涉及的知识点和技能不仅有利于求职过程中的表现,在日常工作及编程实践中也大有裨益。 其他说明: 1. 本资源仅提供面试题库。为完善个人的C++编程技巧,请结合进一步的学习与实践加以巩固。 2. 在回答问题时,力求给出准确、清晰的答案,并深入理解其背后的原理和机制。 3. 这些题目主要用于评估目的,在实际招聘过程中还可能涉及代码测试及编程任务等其他形式的考核。
  • 常用功能
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    这是一个精心整理的功能合集,旨在为用户提供便捷高效的服务体验。各类实用工具一应俱全,帮助用户轻松管理日常生活和工作中的各种需求。 自己整理的常用功能列表包含了许多内容,请参阅我的第一个博客以获取详细信息。
  • C#常用类库
    优质
    这段资料是个人精心汇集和组织的C#开发中常用的类库清单,旨在为开发者提供便捷的资源查找方式,促进高效编程。 我整理了一些常用的类库供自己使用,并详细记录了其中的各类功能模块,包括数据库操作、XML处理、字符串操作以及磁盘与文件管理等功能。每个部分都有详细的注释以方便理解。只需添加一个AppRun.dll即可开始使用这些工具;同时也可以根据需要进行扩展和重新编译。 请注意,某些函数名称采用了中文命名以便更好地理解和记忆相关功能模块的用途。希望这个整理能够对大家有所帮助!
  • SQL笔试题
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    这是一份由作者精心编写的SQL笔试题集合,旨在帮助学习者和求职者提高SQL技能,适用于数据库管理和数据分析等相关岗位的面试准备。 整理了十几道SQL题目,涵盖了常用的查询语句以及对SQL函数、多表关联查询等内容,方便在笔试前复习巩固。
  • MSC Pool资料
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    这段简介可以描述为你个人精心收集和整理的一系列关于MSC Pool(可能指的是Massive Scalable Computing Pool,大规模可扩展计算池)的相关资料集,包含了详尽的信息与见解。 关于MSC_Pool技术在实际组网中的优势与问题、NNSF的部署方式以及基于该技术的软交换组网策略的研究文献有《MSC_Pool技术在实际组网中的优势和问题》、《MSC_Pool技术中NNSF的部署方式》及《基于MSC Pool的软交换组网策略》,同时还有针对具体网络环境如黑龙江移动3G核心网络规划研究的相关分析文章。此外,《MSC池组实现技术方案分析》探讨了更具体的实施方案,而另一篇文章则专注于移动软交换在GSM网络中的应用案例和经验分享。
  • Oracle高级语句.rar
    优质
    本资源为个人精心整理的Oracle高级语句合集,涵盖PL/SQL编程、性能优化技巧及常用函数等,适用于数据库管理员和开发人员学习参考。 自己整理的Oracle常用高级语句,内含多个文件,大放送。
  • Python学习笔记
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    这份笔记是由个人精心编写的Python学习资料,涵盖了从基础语法到高级应用的各项内容,旨在帮助初学者和进阶用户系统地掌握Python编程技能。 自己总结的Python笔记适合初学者使用,排版简洁美观方便直接打印。以下是部分内容展示: 批量读取文件 ```python In [6]: import pandas as pd # 载入 pandas 包,并记为 pd In [7]: import os # 载入 os 包 In [8]: import glob # 载入 glob 包 In [9]: a = glob.glob(*.csv) # 获取工作目录下的文件列表,这里的 *.csv 表示所有 csv 文件 In [10]: data0 = pd.read_csv(a[0], engine=python, encoding=gbk) # 读取第一个文件 In [12]: for i in range(1, len(a)): ...: data = pd.read_csv(a[i], engine=python, encoding=gbk) # 循环读取后续的 csv 文件 ...: data0 = pd.concat([data0, data], axis=0) # 将每次读取的数据按行合并到一起,axis=0 表示按行方向合并 ``` 注意:`pd.concat()` 中的 `axis=1` 用于列向合并(横向拼接),而上述代码中的 `axis=0` 是为了说明如何进行行向合并。
  • 射频题目.zip
    优质
    这份资料包含了个人精心整理的射频相关试题,旨在帮助学习者和从业者深入理解射频技术的关键概念与应用,适用于备考及技能提升。 自己在秋招的时候在网上找了一些题目来做,种类繁多,可以参考一下。