1

最新推荐文章于 2023-01-08 00:57:12 发布
原创 最新推荐文章于 2023-01-08 00:57:12 发布 · 347 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提到Spring MVC注解使用成功，但DAO出现失败情况，报错为No qualifying bean of type，反映了在Spring MVC开发中可能遇到的组件注入问题。
spring mvc 注解成功，DAO失败 No qualifying bean of type
cschengvdn
关注
机器人项目：从 ROS2 切换到 ROS1 的原因
gongdiwudu的专栏
08-21 7824
机器人操作系统ROS是使用最广泛的机器人中间件平台。它在机器人社区中使用了10多年，无论是在业余爱好者领域还是在工业领域。ROS可用于各种微控制器和计算机，从Arduino到Raspberry Pi再到Linux工作站，它为电机控制器，视觉传感器，深度摄像头和激光扫描仪提供硬件支持。本文介绍ROS2和ROS1的项目尝试和结论。
ISO15765-1-2-3-4全套中英文版本
12-01
ISO15765-1主要涵盖了传输层的规范，定义了数据链路层和物理层的详细要求。这部分内容包括了信号的传输速率、数据帧的结构以及错误检测机制。它规定了两种传输速率：10.4 kbps（主要用于CAN总线）和250 kbps，确保了...
Raid 0 1 5 10 区别
m0_46400195的博客
11-26 2万+
Raid（Redundant Array of Indepent Disk 独立冗余磁盘阵列）技术是加州大学伯克利分校1987年提出，最初是为了组合小的廉价磁盘来代替大的昂贵磁盘，同时希望磁盘失效时不会对数据的访问造成影响而开发的数据保护技。raid就是由多块磁盘构成的冗余阵列，在操作系统下是作为一个独立的大型存储设备出现的。一种把多块独立的硬盘（物理硬盘）按不同的方式组合起来形成一个硬盘组（逻辑硬盘），从而提供比单个硬盘更高的存储性能和提供数据备份技术。
三万字硬核详解：yolov1、yolov2、yolov3、yolov4、yolov5、yolov7
shinuone的博客
01-08 2万+
Yolo (You Only Look Once) 是目标检测 one-state 的神经网络模型，可以在图像中找出特定物体, 并识别种类和位置。
【电路设计】1N系列二极管型号总结
记录学习成长之路，进一寸有进一寸的欢喜
04-21 9572
前言   根据我的实践经历来看，插件二极管中1N系列的二极管使用得非常多，为方便查找，这里总结一下常见的型号。 型号总结   在使用1N系列的二极管时，首先要分清楚是二极管还是稳压管。这个最简单的方式就是看外观，一般来说，二极管的外观为黑色圆柱体，但是稳压管一般为红色且更小的圆柱体。如下图所示。 但是，这也不绝对，因为我发现也有黑色的稳压管，具体还是得看型号。 二极管部分——1N40xx, 1N51xx 稳压管部分——其他型号 型号 稳定电压 型号 稳定电压 型号 稳定电压 型号 稳定电
YOLOv1~v4入门
青鸠的博客
09-22 1万+
一、开山之作：YOLOv1 1.1 简介 在YOLOv1提出之前，R-CNN系列算法在目标检测领域独占鳌头。R-CNN系列检测精度高，但是由于其网络结构是双阶段（two-stage）的特点，使得它的检测速度不能满足实时性，饱受诟病。为了打破这一僵局，设计一种速度更快的目标检测器是大势所趋。 2016年，Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick等人提出了一种单阶段（one-stage）的目标检测网络。它的检测速度非常快，每秒可以处理45帧图片，能够轻松地实时运行。
LL(1)语法分析器 c++实现
hling_so的博客
12-18 2万+
结构 记号和规定 代码 Base.h Base.cpp LL1.h LL1.cpp main.cpp 测试样例 结构 main.cpp包含了主函数和LL1语法分析过程的调用 Base.h和Base.cpp定义了类Base, 类Base用于存储产生式、符号表、FIRST集合FOLLOW集（还可应用于LR分析，故独立出来） LL1.h和LL1.cpp定义了类 LL...
1-5题
weixin_30649641的博客
09-08 8950
模块一 程序设计 1.试题编号： J1-1《小学生数学辅助学习系统》关键算法 （1）任务描述 随着社会的发展及人们对小学阶段的教育重视程度在不断提高，A 公司决定开发一套小 学生数学辅助学习系统，通过完成趣味试题，采用游戏通关的方式，帮助小学生掌握数学里 的基本概念和计算方法。 任务一：实现趣味试题 1 的关键算法并绘制流程图（30 分） 通过键盘输入某年某月某日，计算并输出这一天是这一年的...
SHA1加密
HilaryHe
09-14 1万+
SHA简介： 安全哈希算法（Secure Hash Algorithm）主要适用于数字签名标准 （Digital Signature Standard DSS）里面定义的数字签名算法（Digital Signature Algorithm DSA） 原理： SHA-1是一种数据加密算法，该算法的思想是接收一段明文，然后以一种不可逆的方式将它转换成一段（通常更小）密文，也可以简单的理解为取一串
Android 实现SHA1加密算法代码
伪程序猿的专栏
01-09 5691
SHA1
PIL报错：TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), ＜f4及解决Image.fromarray保存后的结果是纯黑的图片
热门推荐
地理信息系统、摄影测量与遥感、人工智能
04-25 2万+
PIL报错：TypeError: Cannot handle this data type及解决Image.fromarray保存后的结果是纯黑的图片1.问题背景2.解决办法2.1.解决`Image.fromarray()`保存图片报错2.2.解决保存后的结果是纯黑的图片 1.问题背景 今天需要将内存中的ndarray保存为本地图像，使用了PIL的Image.fromarray函数，具体代码如下： from PIL import Image import os import uuid img_file =
小财神计算器(1).exe
04-30
小财神计算器(1).exe
全国1-5级水系矢量数据
08-11
全国1-5级水系矢量数据是一份详尽的地理信息资源，涵盖了中国境内的主要河流、湖泊等水体信息。这份数据集是GIS（地理信息系统）领域的重要素材，通常用于环境研究、城市规划、水利管理、灾害预警等多个方面。 在...
LabVIEW锁相放大器及其应用
01-03
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
JAVA网上购书平台-下载即用.zip
最新发布
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
01-03
内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员； 使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
01-03
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
SAP Adobe Form开发例子
01-03
SAP Adobe Form开发例子
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值