ceshi

原创 于 2023-06-18 17:53:15 发布 · 192 阅读 · 0 ·
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VC_CESHI.zip
05-01
这个压缩包“VC_CESHI.zip”包含了一个或多个源代码文件，用于演示如何在Windows环境下通过编程与硬件的并口进行交互。 在VC++中，对并口的操作通常涉及到底层硬件编程，这需要了解并口的电气特性和通信协议。并口...
CESHI
沉梦昂志
06-29 196
CESHI 噶大家看法
ceshi.zip_网速测试
09-23
【ceshi.zip_网速测试】是一个用于网络速度检测的工具包，包含了必要的文件以便在服务器上快速部署和运行。这个工具集可以帮助用户方便地测试其网络连接的速度，包括上传和下载速率，以及可能的地理位置定位功能。...
axiiiiiiiiiiiii ziji ceshi
02-23
标题所指的“axiiiiiiiiiii ziji ceshi”可能是指一个特定的实验或者是某种技术测试的名称，但由于标题中出现了大量的重复字符“i”，这可能是由于输入错误或者是某种特定的编码方式。描述内容与标题相同，同样无法...
淘宝式jquery图片数字切换
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
大家都觉得几点到几点妲己
01-05
大家都觉得几点到几点妲己
垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
01-05
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
智慧物业(1).docx
01-05
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（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
01-05
（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
YOLOv8检测头与损失函数协同优化：面向多尺度目标检测的科研创新方法研究
01-05
内容概要：本文深入解析了YOLOv8目标检测模型的检测头架构与损失函数设计，涵盖其核心组件如DFL（分布焦点损失）、anchor生成机制和边界框计算方法的代码实现，并系统阐述了分类、回归与置信度损失的构成及其优化逻辑。文章进一步从科研角度出发，提出了在检测头结构改进、损失函数融合创新、动态权重调整及无锚框方向上的多种可行研究路径，结合消融实验与多尺度适配性测试，指导读者开展高性能目标检测模型的定制化研究，并鼓励通过开源项目提升学术影响力。; 使用场景及目标：① 掌握YOLOv8检测头与损失函数的内部机制，理解其代码实现细节；② 设计针对特定应用场景（如小目标、多尺度）的检测头与损失函数改进方案；③ 开展高水平论文研究，推动模型性能提升与实际部署优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，逐模块调试检测头与损失函数的运行流程，重点理解DFL与IoU损失的协同机制，并在自定义数据集上验证改进策略的有效性，同时注重实验设计的严谨性与结果的可复现性。
freestylefly_wechat-mini_37860_1767504047007.zip
01-05
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这是一个基于人工智能与大数据分析的智能家居自动化管理系统项目_它整合了物联网传感器数据流处理机器学习模型预测用户行为模式识别以及自动化控制逻辑引擎_旨在通过深度学习算法优化家庭能源.zip
01-05
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nightroot_lazyreport_37816_1767535963102.zip
01-05
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【汽车电子电气架构】基于SOA的软件定义汽车服务化设计：需求分析到服务部署全流程实现
01-05
内容概要：本文深入解析了软件定义汽车时代下的SOA（面向服务的架构）架构，系统阐述了其在汽车电子电气架构转型中的核心作用。文章从行业背景出发，强调SOA通过模块化、松耦合、高复用的特性打破传统软硬件绑定的局限，并围绕SOA的实现流程，详细介绍了需求分析、功能设计和模块设计三大阶段。在需求分析中，区分整车平台级与功能层面需求，明确架构目标；功能设计阶段通过提取产品能力（PC）、划分职责边界、设计标准化接口并绘制时序图，构建服务化功能体系；模块设计则完成服务抽象、SWC划分、服务依赖关系设计、接口协议选型及部署规划，最终实现SOA落地。; 适合人群：从事汽车电子电气架构、车载软件开发、智能汽车系统设计等相关领域的工程师与技术人员，具备一定汽车电子或软件架构基础的研发人员； 使用场景及目标：①理解SOA在汽车领域如何替代传统ECU紧耦合架构，实现软硬件解耦；②掌握从需求到服务落地的完整设计流程，特别是PC提取、服务抽象与部署策略；③为智能汽车平台化、服务化架构设计提供方法论指导； 阅读建议：建议结合汽车V模型开发流程与实际项目案例对照学习，重点关注服务划分原则与接口设计规范，注重理论与工程实践的结合，逐步构建系统化的SOA设计思维。
电脑局域网打印机LPD共享一键通 v2.0.6.2
最新发布
01-06
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基于Python的Tkinter与SQLite库存管理系统.zip
01-05
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【软件工程分析】软考三大科目核心考点对比分析：软件设计师、系统架构师与系统分析师考试内容差异及适用人群研究
01-05
内容概要：本文对软考三大核心科目——软件设计师、系统架构设计师和系统分析师进行了全面的对比分析，从考试内容的知识点分布、分值权重到上午题、案例题和论文题的具体考查方向均有详细说明。三科在计算机组成原理、操作系统、数据库、网络与信息安全、软件工程等方面存在共性，但各自侧重不同：软件设计师注重程序设计语言、数据结构与算法；系统架构设计师聚焦软件架构设计与评估；系统分析师则强调系统规划、分析与建模能力。案例题部分展示了各科目的必答与选答题型设置，论文题突出高级应用能力的考察。; 适合人群：初入职场的程序员及在校大学生适合报考软件设计师；有一定开发经验的技术人员、架构师或嵌入式工程师适合系统架构设计师；产品经理、前端设计、测试运维人员以及从事系统分析工作的技术人员更适合系统分析师； 使用场景及目标：①帮助考生清晰了解三个科目的考试范围与侧重点，科学选择适合自身职业发展的认证方向；②为备考提供明确的学习路径指导，针对性强化高频知识点与实操能力； 阅读建议：建议结合自身工作经验与职业规划选择科目，复习时应重点关注各科目独有的高分值模块，并通过真题训练提升案例分析与论文写作能力。
mosquitto ceshi
03-08
### Mosquitto 测试 示例 教程 #### 安装 Mosquitto 及客户端工具 为了进行测试，首先需要确保已经正确安装了 Mosquitto 和其客户端工具。可以通过以下命令来完成安装： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clients ``` 此操作会从 Ubuntu 默认软件仓库中获取并安装最新版本的 Mosquitto[^1]。 #### 启动 Mosquitto 服务 启动 Mosquitto 服务可以使用配置文件 `mosquitto.conf` 进行自定义设置。如果是在本地环境中运行简单的测试，则可以直接通过命令行启动 broker: ```bash mosquitto -c /etc/mosquitto/mosquitto.conf ``` 这将在当前路径下按照指定配置文件启动 Mosquitto Broker[^2]。 #### 编写 Python 脚本用于发布/订阅消息 下面是一个简单的例子展示如何利用 paho-mqtt 库来进行基本的消息收发测试。这个库可以在 Python 中方便地实现 MQTT 协议通信功能。 ##### 发布者 (Publisher) ```python import paho.mqtt.client as mqtt client = mqtt.Client() client.connect("localhost", 1883, 60) client.publish("test/topic", "Hello from Publisher!") client.disconnect() ``` ##### 订阅者 (Subscriber) ```python import time import paho.mqtt.client as mqtt def on_message(client, userdata, message): print(f"Received message '{str(message.payload.decode('utf-8'))}' " f"on topic '{message.topic}'") client = mqtt.Client() client.on_message = on_message client.connect("localhost", 1883, 60) client.subscribe("test/topic") try: client.loop_forever() except KeyboardInterrupt: pass finally: client.disconnect() ``` 上述代码展示了怎样创建一个简单的发布者和订阅者的应用程序。当两者都连接到同一个主题时，发布的任何消息都会被订阅者接收到并打印出来。 #### 使用 Mock 对象进行单元测试 对于更复杂的场景，可能还需要考虑对 Mosquitto 或其他组件的功能进行隔离测试。这时就可以借助像 Mockito 这样的框架，在不实际发送网络请求的情况下验证业务逻辑是否正常工作。虽然这里提到的是 Java 生态下的 Mockito 工具[^3]，但对于 Python 开发来说也有类似的解决方案，比如 unittest.mock 模块可以帮助我们轻松地模拟对象行为以便于测试目的。
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