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最新推荐文章于 2024-12-24 07:30:00 发布
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临渊羡鱼，不如退而结网81237943013464530010http://www.cityton.com

小D
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【信息系统项目管理师】高分论文：论信息系统项目的干系人管理（社保信息管理系统）
数据知道的博客
01-22 4587
鉴于本项目干系人较多且复杂的特点，我根据制定出的干系人管理计划及存在的沟通需求将项目干系人分为内部干系人和外部干系人，制定出了相应的管理策略，有效的对干系人进行管理。该计划内容主要包括:关键干系人的所需参与程度和当前参与程度、干系人变更的范围和影响、干系人之间相互关系和潜在关系、项目现阶段的干系人沟通需求、向干系人发送信息的频率和时限等。规划干系人参与是一个反复的过程，也是基于干系人的需求、利益及对项目成功的潜在影响进行分析的过程，我作为项目经理制定了定期开展的计划，以有效调动干系人参与项目的积极性。
4D毫米波雷达：高度信息与微多普勒效应
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-07 9万+
4D毫米波雷达：高度信息与微多普勒效应​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文深入解析4D毫米波雷达的高度信息获取与微多普勒效应。4D毫米波雷达通过MIMO技术、垂直天线布局及相位差计算等获取高度信息，相较传统雷达更精准。微多普勒效应由目标微运动引发，可用于目标识别、分类和运动监测。文中结合自动驾驶、安防监控案例，分析技术挑战与未来趋势，如信号干扰、数据处理复杂，未来将向高精度、与其他传感器融合发展，展现出在多领域的巨大应用潜力。
关注/粉丝 表结构设计及查询(附带SQL)
Dangerous
04-24 6984
表主要字段： id user_id focus_user_id create_time id 用户id 被关注人id 创建时间 user_id 设置索引 用于查询 我的关注 focus_user_id 设置索引 用于查询 我的粉丝 user_id ，focus_user_id 设置联合唯一索引 数据库约束控制 不会...
浅层的网络更关注于细节信息，高层的网络更关注于语义信息
weixin_44533869的博客
07-22 3580
**浅层网络：**一般感受野较小，能够利用更多的细粒度特征信息，而且此时特征图每个像素点对应的感受野重叠区域还很小，早就保证了网络能捕获更多细节。 **深层网络：**随着下采样或卷积次数增加，感受野逐渐增加，感受野之间的重叠区域也不断增加，此时的像素点代表的信息是一个区域的信息，获取的是这块区域或相邻区域之间的特征信息，相对不够细粒度。 一张图片，经过深层网络处理后图片就会模糊了，然而浅层网络处理则不会模糊。对于模糊图片，我们想看出来里面是什么，一般就是通过整体信息来推测，比如说：整体轮廓；然而对于高清图片
数据库表设计2：用户关注粉丝
何哥的博客
09-01 6055
前言：在社交类系统中，用户与用户的好友关系的设计必不可少，那么如何设计好友的数据库至关重要，本篇文章带大家学习一下微博相关的设计方案。 一、用户好友关系分类 基础分析 第一步，有一张用户表，表内包含用户的基本信息，比如账号、姓名、性别等信息。这里用tb_user表示用户信息表。 ID 用户名 1 张三 2 李四 3 王五 4 赵六 第二步，需要将用户与用户直接建立好友关系。这里有两种情况：单向好友关系、互为好友关系。 - 单向好友关系就是张三在李四的好友列表中，但李四...
python爬取微博用户关注和粉丝的公开基本信息
人生苦短， 还不用Python？
07-09 8521
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：TM0831 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 python学习交流群点击即可加入，相关学习资料已经上传，可自行下载 此次爬虫要实现的是爬取某个微博用户的关注和粉丝的用户公开基本信息，包括用户昵称、id、性别、所在地和其粉丝数量，然后将爬取下来的数据保存在MongoDB数据库中，最后再生成几个图表来简单分析一下我们得到的数据。 具体步骤： 这
扫描二维码没有关注时跳转至关注界面
steven.yang
06-01 8526
扫描二维码后，首先会跳转至二维码中的redirect_uri中的url，扫描二维码跳后台的方法可参考小编的另一篇博客《微信二维码扫码获取openid》url的后台首先通过code 获取openid，通过openid获取Access_token，通过openid和Access_token获取subscribe当subscribe=1时，说明已关注，当subscribe = 0时，说明未关注 ，则重定...
使用微信公众号openid获取用户信息判断是否关注公众号
qq_43511677的博客
08-21 3212
1.首先准备好公众号appid和secret 2.设置访问微信公众号三方接口被授权获取token权限的白名单ip 3、然后登陆公众号平台进行授权域名设置，用于授权用户信息时在此域名下访问到授权文件 4、调用接口 public Result judgeIsFollow(String openid) { Result<Object> result = new Result<>(); //获取用户token String..
Redis实现点赞与关注
一只小逸白
02-16 2万+
目录一、点赞直接写入Mysqlredis存储随后批量刷回数据库二、关注！！！欢迎点赞收藏关注！！！ 一、点赞 直接写入Mysql 直接写入Mysql是最简单的做法。 做两个表即可， post_like 记录文章被赞的次数，已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到; user_like_post 记录用户赞过了哪些文章， 当打开文章列表时，显示的有没有赞过的数据就在这里面; 缺点 数据库读写压力大 热门文章会有很多用户点赞，甚至是短时间内被大量点赞， 直接操作数据库从长久来看不是很理想的做法。
4.3 关注、取消关注和关注、粉丝列表
Qiuyuguohou的博客
03-06 2810
使用Redis实现关注、取消关注等功能
Redis场景应用：详细实现网站粉丝关注与展示的功能
黑夜开发者的博客
08-01 2523
本篇博文详细介绍了如何利用 PHP、Redis 和 MySQL 来实现关注功能，并给出了具体的实现步骤和代码。通过 Redis 存储关注数据，可以提高查询效率和扩展性，而使用 MySQL 存储关注数据则更适合持久化存储和数据备份。实际过程中可能遇到的情况更加多样，不过核心的逻辑就是这些了。后面将会分享更多的实战经验，我们下次见。
用Python爬取B站我关注的人关注的人关注的人
个人博客
10-26 5784
爬取B站我关注的人关注的人关注的人 本项目最后更新于2018-6-4，可能会因为没有更新而失效。如已失效或需要修正，请联系我！ 本项目已授权微信公众号“菜鸟学Python”发表文章 爬取B站10万数据，看看都有哪些热门的UP主 在写这个项目时，我还不会Python的协程编程，用协程可提升爬虫速度至少5倍，参考我的文章线程，协程对比和Python爬虫实战说明 声明 代码、教程均为张思淡本人原创，且...
jupyter notebook中不显示警告信息的解决方案
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weixin_43178406的博客
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本文主要介绍了jupyter notebook中不显示警告信息的解决方案，希望能对使用jupyter notebook的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
大华PCAPP7.0管理软件
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大华PCAPP7.0管理软件，管理调试存储，平台，摄像头等设备
长线买点选股公式.zip
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遗传算法学习一之求函数的最值
12-11
含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
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基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
最新发布
12-11
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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！
路径规划（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
12-11
【路径规划】（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
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