『互联网』MoodMill 支持国际话supporting the international character

最新推荐文章于 2007-09-09 18:52:00 发布

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MoodMill创始人Felix Widjaja宣布平台现已支持多种国际字符，包括中文、俄文、日文等。此前遇到的问题源于JavaScript的一个Bug，现已解决。为确保使用最新版本，用户需强制刷新浏览器缓存。

今天收到 MoodMill老大 Felix Widjaja的来信，说已经支持国际话，以前只是 javascript 出了个Bug。要是你所关注或感兴趣的项目在体验的时候发现Bug或功能上的缺陷应该早早提出来，这样有助产品的完善。

Hello,

Just want to inform you that MoodMill now supporting the international character support. Chinese, Russian, Japanese, Arabian, etc.

It was a javascript bug.

Just make sure you HARD REFRESH the browser cache. ctrl-F5 on Windows; cmd-shift-r on Apple, to refresh the javascript file.

Hope to see you soon again at MoodMill, sorry again for the inconvenience. Thank you very much for using MoodMill service.

PS. Please email me to inform any problems you might have on using MoodMill.

Cheers,

Felix Widjaja

MoodMill founder,

Stucel. - Web Design & Consulting

m! +62 856 8099334

p! +62 21 99137775

e! felix@stucel.com

w! www.stucel.com

--
Blog:     www.borderj.cn
MSN:   borderj@live.com

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串口助手 Edition

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C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目（选择题、多选题、判断题），并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq616491978/article/details/139642075 主要功能： ①C++考试常见题目； ②支持多题库导入及选择； ③支持保存答题记录； ④支持查看历史答题记录； ⑤支持使用AI分析参考答案。

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Xilinx Zynq-7000全系列FPGA芯片Altium Designer集成封装库（含3D视图与拆分文件）

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【波形分类】DTANet：一种基于解耦三维注意力机制的高性能雷达-通信波形分类网络【附python代码】.rar

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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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本文系统性地阐述了人脸识别技术，重点聚焦于卷积神经网络（CNN）的构建原理及其在MATLAB平台上的具体实施流程。人脸识别作为计算机视觉的关键分支，其核心在于通过提取与比对面部图像中的特征信息，实现对个体身份的精准辨识或验证。CNN凭借其在图像分析与模式识别任务中的卓越性能，已成为该领域的主流技术架构。一、卷积神经网络（CNN）的基本构成 CNN是一种专为处理网格状数据（如图像）而设计的深度学习模型。其结构通常包含多个功能层：卷积层负责利用卷积核扫描输入图像，从而捕获局部特征；激活函数（如ReLU）为模型引入非线性变换，增强其表征能力；池化层则通过下采样操作压缩数据维度，同时保留重要特征信息；全连接层最终将学习到的高级特征映射至分类输出。二、面向人脸识别的CNN模型设计典型的人脸识别CNN模型（例如VGGFace、FaceNet等）通常遵循一套标准流程：首先对输入图像进行归一化、裁剪等预处理，随后通过一系列卷积与池化层逐步提取层次化特征，最后经由全连接层与分类器完成身份判定。模型训练多采用监督学习策略，依托大规模标注人脸数据集，使网络学会生成具有判别力的特征向量，以此作为不同个体的区分依据。三、基于MATLAB环境的模型实现 MATLAB深度学习工具箱为CNN模型的开发与部署提供了集成化支持。用户可通过预置函数便捷地定义网络架构，包括各层的参数配置。数据预处理环节涉及图像读取、尺寸调整及数值归一化等操作，可利用相关图像处理函数完成。模型训练过程通过指定优化算法、损失函数及验证数据集进行，训练完成后即可调用分类函数对新人脸样本进行预测。四、技术应用场景人脸识别技术已广泛应用于多个现实领域：在安防系统中，它为门禁控制与设备解锁提供了高效的身份认证方案；于社交媒体平台，可自动识别并标注用户上传图片中的人物；在公共安全与执法监控场景下，则能协助从视频流中快速筛查目标人员。综上所述，在MATLAB中实现人脸识别CNN模型涵盖从数据预处理、网络构建、模型训练到实际应用的完整链条。深入理解并掌握这一技术路径，将有力推动其在各行业场景中的落地与实践。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！

基于PHP的国微CMS政府网站内容管理系统（原PHP168 S系列）

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国微CMS政府网站管理系统（前身为PHP168 S系列）是一款采用PHP语言开发的官方机构网站建设平台。该系统专为满足政府及公共部门的数字化需求而设计，具备高度的安全性与稳定性，能够有效支撑各类政务信息的发布与管理。其架构遵循模块化原则，支持功能扩展与定制开发，便于根据实际业务场景进行适应性调整。平台内置了内容管理、权限控制、数据统计等核心模块，并提供了符合政府网站规范的标准化模板，有助于快速构建符合政策要求的对外服务窗口。在数据处理方面，系统采用多层安全机制保障信息传输与存储的可靠性，同时优化了后台管理界面的操作流程，提升了日常维护效率。该解决方案适用于各级行政机关、事业单位及相关公共机构，旨在通过技术手段推动政务公开与在线服务能力的提升。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！

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