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原创 于 2016-10-28 14:06:05 发布 · 961 阅读 · 0 ·
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String
常用网址：http://www.w3school.com.cn
06-10 372
[code="java"] public static String formatMessage(String message, String...params) { if (params == null || params.length == 0) { return message; } StringBuff...
用于生成路线的 语音文件
12-27
用于生成路线的 语音文件
jdk1.8.0-201.rar
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Dart2JS is the Dart-to-JavaScript compiler for Dart. This compiler will provide high-quality translation from Dart to JavaScript. Some areas that will explored in this project are: * high-performance extensible scanner and parser * concrete type inferencing * fancy language tool support * programming environment integration * SSA-based intermediate representation * adaptive compilation on the client
deep-person-reid-master.zip
12-27
行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。ReID有一个非常重要的特性就是跨摄像头，所以学术论文里评价性能的时候，是要检索出不同摄像头下的相同行人图片。
【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）
12-27
【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-27
ACM算法竞赛题解与优化技巧
对postgresql进行性能优化
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/81d3b967159d postgresqltuner.pl Build Status Donate analyses your PostgreSQL instance and produces a report, giving hints. It is inspired by mysqltuner.pl Demo Here is a sample output: ~~~ postgresqltuner.pl version 1.0.1 Checking if OS commands are available on /var/run/postgresql... [OK] I can run OS commands Connecting to /var/run/postgresql:5432 database template1 with user postgres... [OK] The user acount used for reporting has superuser rights on this PostgreSQL instance ===== OS information ===== [INFO] OS: linux Version: 4.9.0 Arch: x86_64-linux-gnu-thread-multi [INFO] OS total memory: 94.36 GB [OK] vm.overcommit_memory is good: no memory overcommitment [INFO] Running (probably) directly on a phy...
Java开发基于WS-Security + CXF的安全API
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下载前必看：https://pan.quark.cn/s/d4387cb984e8 ApiFuzzDictionary 红队Api接口Fuzz字典，WEB安全，渗透测试，API，字典 爬虫工具说明 爬取Api工具\crawlapi.py为爬虫文件，原理是通过搜索引擎搜索项目的代码，根据API路径的规则进行匹配，最后将爬取到的所有API去重排序并保存到_api.txt文件中，当做字典使用，需要 Cookie才能使用且不稳定，一个号一天大概可发送1700条数据，本人断断续续挂服务器爬了几天才弄出来，最后结合网上存在的敏感漏洞接口整理出API字典 API字典说明 目录下的API字典.txt是经过筛选文件夹下的_api.txt后得到的，涉及比较敏感的接口，如/api/user、/api/sys、/api/admin、/api/upload等 使用说明 建议配合Burp Suite攻击器使用，加上常见的参数，配合GET方法、POST方法以及OPTIONS方法进行fuzz
波士顿房价数据分析与预测.zip
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/14e53dc250c1 ch11_- 基于pandas、Scikit-Learn、matplotlib、PyQt5的二手房价分析与预测系统
iOS_RunLoop深度解析与实战应用大全_涵盖RunLoop核心概念两套API对比源码剖析处理逻辑详解定时器六种使用方式与彻底释放UIScrollView滚动时定时器.zip
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iOS_RunLoop深度解析与实战应用大全_涵盖RunLoop核心概念两套API对比源码剖析处理逻辑详解定时器六种使用方式与彻底释放UIScrollView滚动时定时器.zip
【数字电路设计】基于Multisim的计数器与七段数码管显示：数字时钟电路仿真与实现
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内容概要：本文详细介绍了基于Multisim仿真软件设计与实现数字时钟电路的全过程，涵盖系统架构、元器件选型、电路设计、PCB布局布线、焊接组装、调试测试及扩展功能实现。系统采用1Hz基准时钟驱动三级计数结构（秒、分、时），利用74LS160构成60进制和24进制计数器，通过74LS47译码驱动共阳极七段数码管显示时间。文档提供了完整的BOM清单、Multisim仿真步骤、Ultiboard PCB设计规范、焊接工艺指导以及常见故障排查方法，并拓展了闹钟、温度显示、背光控制和红外遥控等功能的实现方案。 适合人群：电子工程及相关专业学生、初级硬件工程师、电子爱好者及从事数字电路设计的技术人员。 使用场景及目标：①学习数字时序电路的设计原理与实现方法；②掌握Multisim仿真与Ultiboard PCB设计流程；③完成一个可实际运行的数字时钟项目，提升从理论到实践的综合能力；④作为课程设计或创新项目的技术参考。 阅读建议：建议按照文档结构循序渐进学习，先在Multisim中完成仿真验证，再进行PCB设计与实物制作，重点关注计数器级联、进位逻辑、译码显示及电源设计等关键环节，结合调试指南进行问题排查，有条件者可尝试扩展功能以深化理解。
MySQL安装与配置指南[代码]
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本文详细介绍了MySQL的下载、安装、配置及与VSCode的连接过程。首先，通过官网下载MySQL并解压到指定文件夹，随后在CMD窗口中进行初始配置和密码修改。接着，在VSCode中下载必要的扩展并配置MySQL连接，包括解决常见的认证协议错误。此外，还介绍了如何通过Python的mysql-connector库进行数据库操作，以及如何设置环境变量以简化CMD操作。整个过程涵盖了从安装到实际使用的完整步骤，适合初学者快速上手MySQL的环境搭建与基本操作。
中山大学期末高等数学一.zip
最新发布
12-27
中山大学期末高等数学一
农业作物成熟度实例分割数据集_20251118_055712.zip
12-27
农业作物成熟度实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：563张图片 验证集：161张图片 测试集：80张图片 总计：804张图片 • 训练集：563张图片 • 验证集：161张图片 • 测试集：80张图片 • 总计：804张图片 • 分类类别： bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割多边形点标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片来源于农业图像数据库，细节清晰，适用于模型训练。 二、适用场景 • 农业AI监测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型，辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发：集成至农业智能平台，提供实时作物状态识别功能，优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究与创新：支持农业科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片均经过精确标注，确保实例分割边界准确，类别分类正确。涵盖两种作物类型（b和l）和三种成熟度状态（完全成熟、绿色未成熟、半成熟），具有高度多样性，提升模型泛化能力。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接加载使用，支持实例分割任务，并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出：专注于作物成熟度检测，为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持，具有重要的实际应用价值。
Docker运行Windows系统[项目代码]
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本文介绍了如何使用Docker和Docker Compose来运行Windows操作系统。首先，通过Docker命令安装并启动dockurr/windows容器，配置了端口映射、设备权限和网络设置。详细展示了从Microsoft服务器下载Windows 11镜像、提取镜像、添加驱动程序和构建镜像的过程。接着，通过Docker Compose配置文件，进一步简化了Windows容器的部署，包括环境变量设置、设备挂载、网络配置等。整个过程涵盖了从基础安装到高级配置的完整步骤，适合需要在Docker环境中运行Windows系统的开发者参考。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
12-27
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
php(TP5)+Redis支持和不支持用户购买次数限制的秒杀抢购功能
12-27
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/05caf2cb0c47 Java秒杀与抢购模型的架构设计与实现 ======================= 开发环境: ---------------------------------- IntelliJ IDEA + Maven + Workbench 压测工具: ---------------------------------- JMeter 使用框架: ---------------------------------- Spring Boot + Mybatis + Redis + RabbitMQ 具体内容: ---------------------------------- 对高并发高负载情形下的应用场景进行分析，以高效地处理资源竞争为目的，设计一个秒杀与抢购模型。 本项目提供了三种解决方案来比较系统的性能： 利用MySQL的update行锁实现悲观锁。 MySQL加字段version实现乐观锁。 基于AtomicInteger的CAS机制； 使用Redis作为原子计数器（watch事务+decr操作），RabbitMQ作为消息队列记录用户抢购行为，MySQL做异步存储。 上述四个解决方案均使用了JMeter进行压力与性能测试（实验设置的是10秒内产生3000个请求），分析其吞吐量、平均响应时间、错误率等参数，最后得出相应结论。 实验结果: ---------------------------------- 实验结果表明： 四种方案的响应错误率均为零，但是吞吐量不一样， 总体来说第一种和第四种方案的吞吐量相当，平均响应时间也较快； 第三种方案的吞吐量慢于上述两种，CAS机制效果...
交通场景目标检测数据集_20251119_000336.zip
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交通场景目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：交通场景目标检测数据集 图片数量：训练集：2000张图片 分类类别：桥梁、建筑、汽车、汽车组、动态对象、围栏、地面、护栏、人、杆子、杆子组、道路、天空、静态对象、地形、交通灯、交通标志、卡车、隧道、植被、墙 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG图片，来源于实际场景采集。 二、适用场景 自动驾驶车辆感知系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别交通场景中各种对象的AI模型，如汽车、行人、交通标志等，提升自动驾驶系统的环境感知能力。 交通监控与管理系统：集成至交通监控平台，提供实时对象检测功能，用于交通流量分析、事件检测和安全管理。 智能城市基础设施管理：应用于城市规划和基础设施维护，检测建筑、道路、植被等对象的状态。 计算机视觉学术研究与教育：支持目标检测算法的研究和开发，适用于高校和培训机构的课程项目。 三、数据集优势 类别丰富多样：涵盖21个常见交通和城市环境类别，包括车辆、行人、基础设施等，确保模型能够学习多种对象特征。 标注格式通用：采用YOLO标注格式，兼容主流深度学习框架（如YOLO、Darknet等），便于直接加载和使用。 实际应用价值高：专注于交通场景，为自动驾驶、智能交通等前沿领域提供高质量数据支撑。 数据规模适用：提供2000张训练图片，适合中小规模模型训练和验证。
Docker安装Oracle11g[源码]
12-27
本文详细介绍了如何在Docker中安装非官方的Oracle11g-helowin镜像，并修改其默认设置。首先，通过拉取镜像、创建临时容器、复制文件到主机、修改目录权限等步骤完成安装。接着，进入容器进行用户操作，包括删除、复制文件、修改密码等。然后，修改环境变量并登录sqlplus进行数据库操作，如修改密码、创建用户、赋予权限等。最后，详细说明了如何修改SID（系统标识符），包括关闭数据库、修改环境变量、配置文件、重命名文件以及重建口令文件等步骤。整个过程清晰明了，适合需要快速部署和定制Oracle数据库的用户参考。
Docker部署Mysql详解[可运行源码]
12-27
本文详细介绍了如何使用Docker部署MySQL数据库，包括创建MySQL容器、持久化数据、远程登录配置以及解决MySQL编码问题等关键步骤。首先，通过Docker命令拉取MySQL镜像并创建容器，设置root用户密码和端口映射。其次，讲解了如何通过数据卷挂载实现数据的持久化存储。接着，针对MySQL 8.x版本的远程登录问题，提供了修改root用户加密方式的解决方案。最后，针对中文乱码问题，详细说明了如何修改my.cnf文件以调整MySQL的字符集编码。文章内容详实，步骤清晰，适合需要快速掌握Docker部署MySQL的开发者参考。
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