需要进车库

最新推荐文章于 2025-11-25 17:20:36 发布
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刚才师傅电话我了，说上了小广场，但是保安不让进，让进停车库之后再出来，让我百思不得其解，这个不是多次一句嘛。

林震南
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城市轨道交通全自动驾驶列检库、洗车库的车库门安全防护方案.pdf
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在这一框架下，列检库和洗车库的车库门操作也需要与全自动驾驶系统紧密集成，确保列车在进出库门时的安全性。为此，信号系统的设计必须兼顾与列检库、洗车库的接口功能及其逻辑关系，实现对列车进出库门的精确控制。...
低成本、开放型机械式立体车库控制系统研究及设计
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基于PLC的车库进出库课程方案设计书.doc
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地下车库IC卡智能停车场管理系统方案
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Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
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Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
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本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
四、python其它高级语法
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本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
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摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
Dify知识库图文混排回复-让回答“图文并茂”
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目前在Dify知识库中上传的文档，要想做到回复图文混排的内容效果比较好的，有word格式导入和 markdown+图床两种。word文档中本身就是图文混排，使用word文档不用太折腾，本文对它探索一番后，各位可以体会一下它的优缺点。
98-爬取租房网站信息-1
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import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。
Python科学计算库NumPy使用
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如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
修复更新四年前的python代码
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教你使用服务器搭建一款一款端到端的开源 OCR 模型GOT-OCR2.0
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GOT-OCR2.0 是一款真正专业级、可落地的端到端开源 OCR 模型，它让文档识别变得更智能、更精准、更高效。当你将它部署在莱卡云服务器上后，就拥有：一个稳定的 OCR 服务平台一个云端智能识别中心一个支持批量处理的高效工具一个可扩展的文档自动化系统。
Python自动化测试之异常处理机制实例详解
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今天笔者还是想要讲python中的基础，主要讲解Python中异常介绍、捕获、处理相关知识点内容，只有学好了这些才能为后续自动化测试框架搭建及日常维护做铺垫，废话不多说我们直接进入主题吧。到此这篇关于Python自动化测试之异常处理机制的文章就介绍到这了,更多相关Python异常处理机制下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】​​​软件测试面试文档我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题。
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说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
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想想看，一个完全陌生的编程环境配置，书本可能用几页篇幅描述步骤，配几张可能还是黑白的截图，你跟着操作很容易卡在某个莫名奇妙的地方。而视频里，老师可以直接演示给你看，从下载安装包，到勾选哪个选项，再到打开命令行输入什么指令，整个过程一目了然。选择适合自己的课程，用正确的方法去学习，并积极地将理论转化为实践，这才是从“新手村”走向“实战高手”的正确路径。”的这种真实反应，都是书本冰冷的文字无法给予的。看看它最后能带你做出什么东西来，是一个简单的网站，一个数据分析报告，还是一个能实际运行的小游戏？
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基于对TensorRT-LLM源码的深入分析，我整理了以下核心技术实现细节和架构设计模式的完整技术报告。核心类结构：tensorrt_llm/layers/attention.py中实现了多种注意力变体Attention：基础多头注意力类，支持GQA（Grouped Query Attention）BertAttention：BERT风格的双向注意力DeepseekV2Attention：针对DeepSeek模型的优化实现CogVLMAttention：多模态视觉-语言模型注意力。
Python “nonlocal“ 关键字笔记
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nonlocal关键字用于在嵌套函数中修改外层函数的变量。当需要重新赋值不可变对象（如数字、字符串）或重新绑定可变对象（如列表、字典）时，必须使用nonlocal；而仅读取变量或修改可变对象内容时则不需要。关键区别在于是否使用赋值操作（=）。简单记忆：只有使用=赋值时才需要nonlocal。
车库停车进出库程序c语言代码
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车库停车进出库程序的c语言代码主要包括车辆信息的存储和查询、车位的管理、停车出入库等功能模块。实现该程序主要需要使用c语言中的结构体，指针及动态内存分配等知识。以下是一个简单的车库停车进出库程序的c语言...
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