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在线分类菜谱

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简介：
在线分类菜谱是一款全面、便捷的食谱应用，涵盖各类美食菜肴，按地域、口味和食材精细划分，帮助用户轻松查找并制作美味佳肴。 联网分类菜谱源码能够支持有图模式和无图模式的菜谱展示，并提供详细的菜品信息查看功能以及根据关键字搜索特定菜肴的功能。此外，用户还可以通过选择省份来浏览不同地区的特色菜系。系统还包含一个百科模式，其中有许多关于吃货的文章供读者参考。 在每个具体食谱页面中，长按操作可以实现收藏该食谱以便日后查阅。所有数据均实时从网络获取，并以json格式呈现。如需了解详细的URL信息，请参阅menu.activitys包中的相关源文件。

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  • 在线分类菜谱
    优质
    在线分类菜谱是一款全面、便捷的食谱应用，涵盖各类美食菜肴，按地域、口味和食材精细划分，帮助用户轻松查找并制作美味佳肴。 联网分类菜谱源码能够支持有图模式和无图模式的菜谱展示，并提供详细的菜品信息查看功能以及根据关键字搜索特定菜肴的功能。此外，用户还可以通过选择省份来浏览不同地区的特色菜系。系统还包含一个百科模式，其中有许多关于吃货的文章供读者参考。 在每个具体食谱页面中，长按操作可以实现收藏该食谱以便日后查阅。所有数据均实时从网络获取，并以json格式呈现。如需了解详细的URL信息，请参阅menu.activitys包中的相关源文件。
     
  • SVM.zip_SVM在高光谱分类中的应用_bit9k1_indianpines_高光谱分类研究_基于SVM的高光谱分类
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    本项目探讨支持向量机（SVM）在印度普林斯高光谱数据集上的分类效果，旨在为高光谱图像分析提供高效准确的方法。 高光谱图像支持向量机（SVM）分类算法在PaviaU和Indianpines数据集上进行了测试。
     
  • 线性光谱聚类超像素：线性光谱聚类...
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    线性光谱聚类超像素是一种先进的图像处理技术，通过优化线性光谱解混过程生成高质量、连贯性强的超像素区域，广泛应用于遥感影像分析与目标检测。 该程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法： Jiansheng Chen, Zhengqin Li, Bo Huang, Linear Spectral Clustering Superpixel, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26，第7期，第3317-3330页，2017年。 Zhengqin Li, Jiansheng Chen, Superpixel Segmentation using Linear Spectral Clustering，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，2015年6月 该程序可免费用于非商业学术用途。未经作者同意，严禁任何商业用途。 在Matlab下使用命令编译LSC_。
     
  • matlab光谱分类_programe.rar_高光谱_高光谱分类_高光谱显示
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    本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据，包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。 使用MATLAB进行高光谱数据显示（显示分类后图像）。
     
  • 香哈菜谱类似的小程序源码
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    本小程序源码与香哈菜谱功能相似，提供海量食谱、食材知识及烹饪技巧，适用于餐饮爱好者和厨房新手。 该小程序提供优质的家常菜谱查询功能。它对不同食材和地区饮食进行了详细的分类，并提供了详尽的制作方法，包括八大菜系、特色食品、特殊场合、热门功效以及人群细分等选项，还涵盖了烘焙甜品等内容。 在菜品详情页面中，用户可以查看烹饪所需的材料列表、适合用餐的人数信息、食材明细和详细步骤。这些功能大大方便了用户的美食学习过程。 此外，这是一个云开发版本的小程序，无需域名和服务器即可搭建并使用。菜谱数据通过网络API调用获取。 最后，小程序集成了微信广告以及美团和饿了么的推广内容，用户可以根据需要自行调整设置。
     
  • 家庭菜谱--食谱.xlsx
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    《家庭菜谱》是一份实用的生活指南，包含多样化的家常菜品制作方法和技巧，帮助您轻松烹饪美味佳肴。文档内详细列出了所需食材、步骤及小贴士，是每个家庭厨房不可或缺的参考手册。 我们拥有超过5000条菜谱数据，涵盖烹饪流程、特性、调料及原料等内容，可用于菜谱推荐问答以及知识图片的构建等方面。
     
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    《SQL菜谱》是一本实用指南，汇集了大量解决实际问题的SQL代码示例和查询技巧，适合数据库开发者与管理员阅读。 SQL Cookbook.pdf SQL Cookbook.pdf SQL Cookbook.pdf
     
  • SVM.zip分类_SVM_matlab_光谱_光谱分类_支持向量机
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    本资源提供基于MATLAB环境下的支持向量机(SVM)算法应用于光谱数据分类的代码和实例。通过利用SVM的强大分类能力，实现高效准确的光谱数据分析与分类处理。 利用MATLAB编程实现多光谱数据的支持向量机分类。
     
  • LLVM菜谱指南
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    《LLVM菜谱指南》是一本深入浅出介绍LLVM编译器基础设施技术的手册，通过大量实例讲解如何使用LLVM进行编程和开发优化。 《LLVM Cookbook》是一本关于LLVM工具链的实用指南书籍，提供了大量针对实际问题的具体解决方案和技术细节。这本书涵盖了从编译器优化到代码生成等多个方面的内容，并通过丰富示例帮助读者深入理解LLVM的工作原理及其在现代软件开发中的应用价值。