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《大话处理器》相关主题汇总
木兮清扬的博客
09-03 1万+
《大话处理器》网上主要购买渠道：（持续更新ing） 京东商城  http://book.360buy.com/10839552.html 当当网  http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=22489224&ref=search-1-pub#extract 卓越亚马逊    http://www.amazon.cn/%E5%A
Python相关常用库概念介绍
奋斗
07-19 8861
关于一些常用到的python库，在这里收集整理一下概念，大致熟悉一下，等到遇到的时候，心里就有个底了 time，bson，hashlib ，os，random，Image，ImageEnhance，math，smtplib，email，uuid，urllib，re，syslog，traceback，functools，jinja2，Werkzeug，redis，pymongo，flask 1.
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08-28 502
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08-02 930
《Orange’s 一个操作系统的实现》3.保护模式7-特权级转移(通过调用门转移目标段-有特权级转换-实践篇) 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/11/20 21:09:11 | 阅读22次 完成有效的特权级的转移及使用局部任务返回实模式: ; ========================================== ; pmtes
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yu_chenglong的专栏
08-01 823
《Orange‘s 一个操作系统的实现》3.保护模式5----特权级概述(转) 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/11/20 15:41:41 | 阅读22次 学习过程中遇到一个对保护模式总结很好的Blog，转来分享一下。 先说下特权级的概念,在保护模式下,系统依靠特权级来实施代码和数据的保护,相当于权限啦。特权级共有4个级别,0,1,2,3,数字越小表示权限越高。如图
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yu_chenglong的专栏
08-02 926
《Orange’s 一个操作系统的实现》3.保护模式7-特权级转移(通过调用门转移目标段-有特权级转换-理论) 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/11/20 19:59:21 | 阅读19次 A.关于堆栈    jmp指令:不影响堆栈    call指令:影响堆栈,对于短调用来说,call指令执行时会将下一条指令的eip压栈,到ret指令时,这
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yu_chenglong的专栏
08-01 753
《Orange’s 一个操作系统的实现》3.保护模式2----认识保护模式B 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/10/25 3:11:30 | 阅读64次 一、详解GDT(转载http://blog.csdn.net/zdwzzu2006/archive/2009/03/27/4030882.aspx) 在Protected Mode下，一个重要的必不可少的数据
jquery_timers实现带暂停功能的全屏相册
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http://www.haogongju.net/art/1036242 jQuery Timers 是一个用来封装 setTimeout 和 setInterval 方法的 jQuery 定时器插件。 提供了三个函式 1. everyTime(时间间隔, [计时器名称], 函式名称, [次数限制], [等待...
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基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
https://www.bootschool.net/ascii-art
12-07
<think>嗯，用户想了解一个特定网址https://www.bootschool.net/ascii-art的内容。根据引用[2]里出现的这个链接和上下文，它应该是个ASCII艺术资源网站。 从网址结构看，"ascii-art"明确指向ASCII艺术主题，而"bootschool"这个域名可能暗示与技术/编程学习相关。结合引用片段里它出现在springcloud教程旁边，可以推测这是编程学习网站的技术资源板块之一。 用户特意询问这个链接，可能是想获取ASCII艺术的实用工具或学习资料。需要重点说明：1）网站的核心功能（在线生成器？图库？教程？）；2）对开发者的实用价值（比如装饰控制台输出）；3）使用门槛是否友好。 考虑到用户之前关注过SpringCloud技术栈，回答可以适当关联开发者使用场景，比如"在SpringBoot应用的banner.txt中使用ASCII艺术"。不过要注意避免过度推测，毕竟用户只问了页面内容介绍。 安全方面要提醒谨慎访问，虽然引用[2]出现过该链接，但bootschool.net并非知名平台。最后生成的问题需围绕ASCII艺术的实用性和技术实现，这更符合用户的技术背景。 </think> 根据提供的链接和上下文分析，`https://www.bootschool.net/ascii-art` 是一个提供 **ASCII 艺术（ASCII Art）** 相关资源的网站。以下是其核心功能的综合说明： --- ### 页面核心内容解析 1. **ASCII 艺术生成工具** - 提供在线工具，可将普通文本、图像或符号转换为由纯字符（如 `#`, `@`, `*` 等）组成的艺术图案。 - 支持自定义样式：调整字符密度、对比度和输出宽度，生成个性化效果。 *示例转换效果：* ``` /\_/\ ( o.o ) > ^ < ``` 2. **ASCII 符号库** - 分类展示常用ASCII装饰符号（如边框、图标、表情等），可直接复制使用： ``` ┌────────┐ │ Text │ └────────┘ ❤ ✿ ✎ ☯ ``` 3. **应用场景支持** - **代码注释装饰**：增强代码可读性，例如在代码中添加分隔线： ```python ######################################## # 数据库连接模块 (ASCII装饰标题) ######################################## ``` - **命令行界面（CLI）美化**：为终端输出添加视觉元素（如进度条、logo）。 - **文档/日志排版**：在纯文本文件中创建结构化布局。 4. **技术相关性** 开发者常将其用于： - **Spring Boot应用启动Banner**：通过 `banner.txt` 自定义项目启动时的ASCII艺术logo[^3]。 - **控制台应用交互设计**：提升命令行工具的用户体验。 --- ### 使用示例（Spring Boot 自定义 Banner） 1. 在 `src/main/resources` 下创建 `banner.txt` 2. 粘贴从该网站生成的ASCII艺术文本（例如）： ``` ___ ___ ___ _____ _ _ | _ \/ _ \ / __| |_ _|| | | | | _/ (_) |\__ \ | | | |_| | |_| \___/ |___/ |_| \___/ ``` 3. 启动应用时将显示自定义LOGO。 --- ### 注意事项 - **访问安全**：链接域名 `bootschool.net` 非知名技术平台，需谨慎对待其安全性（暂无官方认证记录）。 - **内容时效性**：ASCII艺术工具功能稳定，但网站附属广告或第三方链接可能存在变更风险。
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