由于这两天工作比较忙,现在进度比原计划落后了,现在只搭建了一个基本框架,争取今天晚上赶上。
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Liang
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码龄22年
由于这两天工作比较忙,现在进度比原计划落后了,现在只搭建了一个基本框架,争取今天晚上赶上。
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VLOOKUP_fixed.py
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敏捷软件开发第19章薪水支付案例C++源码
最近开始看《敏捷软件开发》,针对第19章写了C++源码,单元测试使用的是googletest,使用的是VS2017,链接见最后。 希望自己能坚持看下去,尽可能掌握里面所讲的设计模式,并应用于实践。 发一个帖子,鞭策自己! 下载地址:https://download.youkuaiyun.com/download/possible1990/10817881...
D打卡签到,蓝牙中继,广播信号模拟器
模拟WIFI或蓝牙,有如下4种运行模式 1、WIFI模式:指定SSID、BSSID名称等,模拟WIFI,供设备连接。 2、蓝牙静态模式:指定MAC地址,广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式:扫描周围蓝牙设备,获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据,实时发送至Cloud云端,可以设定时间段,只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式:指定MAC地址,从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据,并广播RAW数据。 准备工作: 1、板子:选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app:用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP:用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明: 上述完成后,设备首次上电,RESET一侧的指示灯会常亮,可以把它理解成电源指示灯; BOOT一侧的灯会亮,该灯常亮,表示设备开启了AP模式,此时设备会发射一个WIFI信号源,名称为ESPWIFI_AP,密码为12345678,手机或电脑连接该WIFI,浏览器输入192.168.4.1,进入设备的配置页面,进行相应的配置,其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后,会重启,重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置,可以长按BOOT按键,等待BOOT一侧的灯常亮,即进入AP模式,再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试,请勿用于签到等违法违纪用途。
使用 VFP ( Microsoft Visual FoxPro ) 设计一个简易计算器(上)
没有接触过VFP,因为公司项目需要VFP实现修改位图DPI,所以过来摸索一下VFP怎么用。 百度查VFP,百度百科的名词解释是:http://baike.baidu.com/view/512982.htm Visual FoxPro ,是Microsoft公司从Fox公司的FoxBase数据库软件经过数次改良,并且移植到Windows之后,得来的应用程序开发软件,主要
YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
企业级AI助手平台 开箱即用的全栈AI平台,支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力 支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化
企业级AI应用开发框架,支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力,提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度,兼容主流 Agent Skill 协议,帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。
薪水支付案例开发计划
一、20040726至20040728建立基本框架,包括用户和雇员的基本操作、其他相关资料 1.? 用户登陆,注销 2.? 增加新雇员 3.? 删除雇员 4.? 更改雇员明细 ? 二、20040729至20040730开发数据录入相关模块 1.? 登记时间卡 2.? 登记销售凭条 3.? 登记协会服务费 ? 三、20040731至20040801基本完成系统 1.? 在当日运行薪水支付系统
Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型等
Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 Spring Boot, MyBatis, Flowable, TypeScript, Vue, Antdv, 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型、代码生成器等
程序员开发进度太慢被告上法庭
本文转载自IT之家 就离谱! 因延误研发进度,程序员被公司告上法庭,索赔 90 万元。 公司认为这一行为“严重失职”,还造成了 379.1 万元经济损失。 但念及程序员是个人,就不要求赔偿那么多了。 一口价 90 万。 两年来,这家公司起诉又上诉,完全是誓要告到底的气势。 直至最近,一纸裁判文书下来,才让这场劳动仲裁就此终结。 这究竟是怎么一回事? 事情原委 时间拉回到 2018 年 6 月,这次被诉方姚某入职一家名为神州瑞景的公司,担任游戏业务技术总监。 根据劳动合同要求,在任期
25175企业客户管理系统 2.5.2.zip
25175企业客户管理系统能够方便的录入新的信息例如新的项目、新增客户等同时能够清楚的管理一些款项结算。由于功能的强大,用户可以在该系统上发表文章后让员工递交工作计划或工作报告。加强企业工作效率,为企业提高实力。因为该系统可由客户、程序员、负责人等身份登入 所以适合广大企业使用。 25175企业客户管理系统 2.5.2 更新内容: 1.完善系统内部结构 管理首页:{信息录入|信息修改|信息查询} 1信息录入:你可以根据实际情况进行以下操作 1-1新的项目(你可以进行提交项目、重置 如果你完成填表) 1-2新增程序员(你可以进行新增程序员、重置 如果你完成填表) 1-3新增客户(你可以进行新增客户、重置 如果你完成填表) 1-4新增负责人(你可以进行新增负责人、重置 如果你完成填表) 1-5新增项目类型(你可以进行新增项目类型、重置 如果你完成填表) 1-6项目功能扩展(你可以进行提交、重置 如果你完成填表) 1-7新增项目款项(你可以进行提交、重置 如果你完成填表) 1-8款项结算(你可以进行提交、重置 如果你完成填表) 1-9项目新增程序员(你可以进行项目新增程序员、重置 如果你完成填表) 2信息修改:如果你由于种种原因需要改动客户信息,那么你可以根据要求进行以下操作 2-1客户信息修改(你可以进行修改、删除、查询) 2-2程序员信息修改(你可以进行查询、修改、删除) 2-3负责人信息修改(你可以进行查询、修改、删除) 3信息查询:你可以在这里进行项目信息查询,方便快捷 3-1项目信息查询(你可以进行execl导入与导出、查询 如果你完成填表)系统设置:{基本设置|服务器信息|新闻设置} 1基本设置:如果你的个人资料发生了变化,你可以在这里进行修改 1-1查看个人资料 1-2修改个人资料 1-3更改登录密码 管理登陆口:default.aspx 管理员账号:25175 密码:25175
基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于动态窗口法(DWA)的机器人局部路径规划算法,深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理,并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验,展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径,充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群:具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力,从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节;②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法;③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考;④作为进一步研究高级导航算法(如TEB、MPC)的技术基础。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试,重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节,通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验,以深刻把握算法性能与参数之间的关系,进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。
程序员开发进度太慢被告上法庭!公司索赔90万,拿出百度词条当证据
点击上方“视学算法”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达杨净 明敏 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI就离谱!因延误研发进度,程序员被公司告上法...
【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术,重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法,能够有效聚焦信号能量,精确提取轴承故障特征频率,提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础,并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能,同时提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节,便于读者复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测,实现故障预警;②提升工业设备运维系统的智能化水平,支撑预测性维护体系构建;③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数(如核函数选择、平滑窗口大小)对诊断效果的影响,并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中,开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。
太离谱,程序员小哥开发进度太慢被告上法庭!公司索赔90万!
点击“开发者技术前线”,选择“星标????”让一部分开发者看到未来量子位 报道 | 公众号 QbitAI诉讼世界,无奇不有。各位没看错标题!公司起诉技术总监索赔 90 万元,称其拖延研发进...
MFC停靠窗口实战:CDockablePane从创建到控件布局的完整指南(附残影问题排查)
本文提供了MFC中CDockablePane停靠窗口的完整实战指南,涵盖从自定义窗格类创建、主框架集成、内部控件布局到高级功能定制的全过程。针对开发中常见的“残影”视觉问题,文章深入剖析了其根源,并给出了系统性的排查步骤与解决方案,帮助开发者构建稳定、专业的可停靠用户界面。
Jetson编译安装pycuda
可使用nvcc --version查看是否有信息输出,若没有,且安装cuda的情况下,需要手动将CUDA 的路径添加到环境变量中。编译生成_pvt_struct.cpython-38-aarch64-linux-gnu.so文件。基于jetson orin nano jetpack512模块上安装pycuda。4、获取pycuda源码(版本根据实际情况获取)2、进入conda环境并安装cuda工具包。9、若未检测出来需要清除并强制编译。7、编译成功后安装pycuda。5、配置编译并设置环境变量。
薪水支付案例
通过这个任务的实践,逐渐了解VFP8的特性。案例来源《Agile Software Dvelopment Principles, Patterns, and Practives》 用户素材描述:1。有些雇员是钟点工。会按照他们雇员记录中每小时报酬字段的值对他们进行支付。他们每天会提交工作时间卡,其中记录了日期以及工作小时数。如果他们每天工作超过8小时,那么超过的部分会按照正常报酬的1.5倍进行支付
WVP-GB28181-Pro配置避坑指南:从零到上线全流程详解(含ZLM自动同步技巧)
本文详细解析了WVP-GB28181-Pro视频平台的配置流程,特别针对国标视频平台部署中的常见陷阱,如stream-ip/sdp-ip配置错误、ZLM自动同步问题及端口冲突等,提供了实用的解决方案和优化建议,帮助开发者快速实现从零到上线的全流程部署。

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