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mysurveys：MySurveys的角前端
02-13
变更日志 截至2020年12月25日 //固定变种虫子 我的调查 MySurveys是旨在帮助研究人员进行研究的开源Web应用程序。 您可以通过阅读文档了解有关进行调查的更多信息 测试脚本 ng test --no-watch --no-progress --browsers = ChromeHeadlessCI ng e2e 安装与入门 该软件分为两部分：Laravel后端和Angular前端。 本自述文件将涵盖这两个方面。 前端 前端是一个angular〜9网络应用程序。 本地安装 克隆*配置端点npm install ng serve 部署请参阅ng文档进行部署 后端 后端是Laravel * v＃。 本地安装和测试在 composer install上设置克隆后端设置环境迁移 初始配置 迁移后，您应该能够使用默认凭据以管理员身份登录。 导航到*面板，邀请您的第一位研究人员。
调查赚大钱：mySurveyASIA.CN同盟会奖励计划
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04-27 571
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12-09 950
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06-25 1726
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国内的调查网站
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06-12 2875
零投入，零风险，免费注册，做问卷，累积积分兑换现金或礼品 积沙成塔http://www.jisha.cn/index.php?MyPage=member_add&invl=hnhnhm 益派调查网，中央电视台旗下网站http://www.epanel.com.cn:80/epanelweb/regist/xieyou/page909.do?method=show&para1=T...
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
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SAP Adobe Form开发例子
01-03
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（全新整理）上市公司绿色全要素生产率数据（2007-2024年）数据格式：面板数据，excel、dta
01-03
1、资源内容地址：https://blog.youkuaiyun.com/2301_79696294/article/details/155912894 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
【计算机视觉】基于YOLOv5的打架行为检测模型：公共安全场景实时识别与智能预警系统设计
01-03
内容概要：本文介绍了一套基于YOLOv5的实时打架行为识别与预警系统，旨在提升公共安全监控的智能化水平。系统通过四个核心模块实现完整功能：数据准备与标注、YOLOv5模型训练、实时视频流识别以及PyQt5开发的可视化界面。利用公开或自定义采集的打架行为数据集，经过标注和数据增强后，使用YOLOv5进行训练，获得高精度检测模型（准确率超92%）。模型部署于实时摄像头视频流中，结合OpenCV实现行为检测与即时预警，并通过PyQt5构建用户友好的图形界面，支持状态显示、报警提示等交互功能。系统具备低延迟（0.2秒内响应）、高准确性与可扩展性，适用于多种公共场景的安全监控。 适合人群：具备Python编程基础、熟悉深度学习框架（如PyTorch）的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、安防系统开发的工程师，尤其适合需要完成毕业设计或实际安防项目的从业者。 使用场景及目标：①应用于商场、校园、地铁站等人流密集场所，实现对打架行为的自动识别与实时预警；②帮助开发者掌握从数据处理、模型训练到系统集成的全流程技术栈，理解YOLOv5在真实场景中的落地方法；③拓展至边缘设备部署、多行为识别等高级应用。 阅读建议：建议按照“数据→模型→识别→界面”的顺序逐步实践，配合提供的代码链接与密码下载完整资源，边学边调，重点关注模型训练参数设置与实时推理性能优化。
文本编码查询软件：一键互转 Text ASCII Unicode UTF GBK BIG5，十六进制显示，字符编解码超便捷软件
01-03
本软件是一款强大的字符编码解码工具，支持多种编码格式的实时转换。用户只需输入任意文本，软件会自动将其转换为以下8种编码格式： 1. ASCII编码：显示字符的ASCII值，非ASCII字符显示为3F（问号） 2. Default编码：使用GBK编码格式的十六进制表示 3. Unicode编码：使用UTF-16LE（小端）编码的十六进制表示 4. BigEndUni编码：使用UTF-16BE（大端）编码的十六进制表示 5. UTF-8编码：使用UTF-8编码的十六进制表示 6. UTF-7编码：使用UTF-7编码的十六进制表示 7. GBK编码：使用GBK编码的十六进制表示 8. BIG5编码：使用BIG5编码的十六进制表示 软件使用技巧说明： 1. 实时转换：输入文本后，所有编码格式会自动更新，无需额外操作 2. 内容复制：直接点击对应编码的输出框，即可选中并复制转换结果 3. 批量处理：支持长文本输入，所有编码格式同时更新 4. 非ASCII字符处理：中文等非ASCII字符在ASCII编码中会显示为3F（问号） 软件操作方法指南： 1. 启动软件：双击桌面上的"字符编码解码软件"图标 2. 输入文本：在顶部的"Text"输入框中输入需要转换的文本 3. 查看结果：在下方的各个编码输出框中查看对应的转换结果 4. 复制结果：点击需要的编码输出框，选中内容后按Ctrl+C复制
【计算机视觉】基于Sub-Pixel卷积的图像超分辨率模型实现：飞桨PaddlePaddle框架下低清图像到高清重建技术应用
01-03
内容概要：本文详细介绍了图像超分辨率技术的基本概念及其应用场景，重点讲解了Sub-Pixel卷积的原理与实现方式，并基于飞桨PaddlePaddle框架带领读者从零开始构建一个简化版的超分辨率模型。文章涵盖环境配置、数据集准备、模型搭建、训练流程、推理展示以及进阶优化策略，如感知损失函数的应用、网络结构升级和模型部署方案，帮助读者全面掌握图像超分的完整实践流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识，熟悉卷积神经网络，对计算机视觉感兴趣的开发者或研究人员，尤其是工作1-3年希望提升实战能力的工程师。; 使用场景及目标：①学习Sub-Pixel卷积与Pixel Shuffle机制在超分辨率中的应用；②掌握使用PaddlePaddle实现图像超分模型的全流程；③应用于老照片修复、视频画质增强、监控图像优化等实际场景； 阅读建议：建议边学边练，结合提供的代码动手实践，重点关注数据预处理、模型结构设计与损失函数的选择，并尝试使用不同数据集或改进网络结构以提升超分效果。
【计算机视觉】基于YOLO系列的电子设备检测系统设计：毕业设计全流程实现与智能质检应用
01-03
内容概要：本文详细介绍如何从零开始构建基于YOLOv5/8/10的电子设备检测系统，作为深度学习方向的毕业设计项目。涵盖课题价值、核心技术选型（YOLO系列模型对比）、具体检测任务（分类、零部件识别、缺陷检测）、数据集构建与标注方法、模型训练与评估流程，以及实时检测和图形化界面开发。通过完整的项目流程指导，帮助学生实现一个具备实际应用价值的智能检测系统，并提供后续拓展方向。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生，具备一定Python编程和深度学习基础，正在准备毕业设计的学生；; 使用场景及目标：①完成基于目标检测的毕设项目，展示从数据到部署的全流程能力；②掌握YOLO系列模型在电子设备检测中的应用，提升工程实践与答辩竞争力；③为后续从事智能制造、计算机视觉等领域研究打下基础； 阅读建议：建议结合提供的代码链接和飞书文档，边学边实践，重点理解数据准备、模型训练调参和系统集成环节，确保项目可运行、可演示，增强毕设成果的表现力。
麒麟大口茶六盘水模型2024.7.3(2019).zip
01-03
麒麟大口茶六盘水模型2024.7.3(2019).zip
wave用户手册-下载即用.zip
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 依据所提供的文档资料，本部分将围绕《Wave试用说明用户手册》展开详尽的知识要点剖析与归纳。 此手册的核心内容聚焦于Wave系列仿真工具的操作指南，涵盖了硬件构造说明、软件部署流程以及开发平台环境搭建等多个方面。 接下来将逐一阐释各章节的详细内容：### 第一章 概述作为用户手册的起始篇章，本章通常收录了关于产品的基本描述、使用意图界定以及适用范畴等核心信息。 尽管文档中并未明确呈现具体内容，但可推断其目的在于简洁明了地介绍该系列仿真工具的基本特征及其在教育研究与科学探索领域的实际应用。 ### 第二章 仿真器硬件#### 仿真头详解本节内容列举了多种不同规格的仿真接口设备，具体包括：- **POD8X5XP仿真接口**- **POD196KB/KC仿真接口**- **PODH8X5X仿真接口**- **POD520P仿真接口**- **POD196MC/MD仿真接口**- **POD8051仿真接口**- **POD16C67XP仿真接口**- **POD16C5XP仿真接口**- **PODLLPC76X仿真接口**- **PODLLPC93X仿真接口**- **POD87C52仿真接口**- **POD52仿真接口**每种仿真接口均具备特定的应用场景与技术特性，例如POD8X5XP仿真接口可能适用于某些特定类型微控制器的开发与调试任务，而POD520P则可能具备更高级的功能，适合复杂项目的研发工作。 #### 仿真器说明本节中，文档阐述了多种不同类型的仿真工具，范围涵盖但不限于：- **E60L/E60T/E60S型仿真工具**- **G6W型仿真工具**- **K51L/K51T...
多模态AI基于CLIP的图文语义对齐模型解析：零样本图像分类与跨模态检索应用实践
01-03
内容概要：本文系统讲解了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）这一多模态预训练模型的核心原理与实战应用。文章从CLIP的基本概念入手，阐述其将图像和文本映射到统一语义空间的能力，支持零样本分类、图文检索等功能，并深入剖析其“图像编码器+文本编码器”的双塔架构及基于对比学习的训练机制。通过代码示例展示了图像编码、文本编码、推理过程和损失函数实现，帮助读者理解底层逻辑。随后提供完整的实战案例，包括环境搭建、零样本图像分类、图文检索任务，并给出常见问题的优化策略，如提示词设计、模型选择与计算效率提升。最后列举了CLIP在电商、内容审核、智慧教育、创意设计等多个领域的实际应用场景，强调其作为多模态AI基石的重要性。; 适合人群：具备一定深度学习基础，对计算机视觉与自然语言处理交叉领域感兴趣的1-3年经验研发人员或AI初学者； 使用场景及目标：①掌握CLIP实现图文语义对齐的技术原理；②动手实现零样本分类与图文检索任务；③了解如何优化模型表现并应用于实际业务场景； 阅读建议：此资源以理论结合代码的方式深入浅出地解析CLIP，建议读者边学习边运行代码，重点关注对比学习机制与特征相似度计算，并尝试扩展至自有数据集或行业应用中进行验证与调优。
mysql远程登录-下载即用.zip
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 代码详细说明请看文章 Python 远程关机
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