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最新推荐文章于 2026-01-03 09:09:14 发布
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Kotlin for循环的几种使用方法
Dev Blog
09-12 9036
在Kotlin中想遍历1-100的数值可以这样写： for (index in 1..100){ print(index) } 这样写是正序遍历，如果想倒序遍历就该使用标准库中定义的downTo()函数： for (index in 100 downTo 1){ print(index) } 想不使用1...
百度JavaScript代码解析与jQuery数据获取
"百度搜索页面JavaScript代码，包含函数和事件处理，用于即时查询功能，使用jQuery获取后台数据，以及CSS规则的动态添加" 在提供的代码片段中，我们看到的是一段用于实现百度搜索页面即时查询功能的JavaScript代码...
baidu js ，百度 javascript ，即时查询 js
08-24
根据给定的信息，本文将对涉及的百度JavaScript脚本中的关键功能进行详细的解析与说明。 ### 脚本概述 这段脚本主要涉及到百度搜索页面的一些JavaScript操作，其中包括DOM元素的操作、事件监听器的绑定以及一些...
利用Java进行身份证正反面信息识别
12-09
总的来说，利用Java和百度OCR库进行身份证信息识别是一个实用且高效的解决方案，它大大简化了处理身份证信息的流程，提高了自动化程度。在开发过程中，开发者需要熟悉Java编程、图像处理以及如何有效地使用第三方API...
linux虚拟机redis连接报错
ZhaFi人
05-17 2984
今天测试了一下在本机（win10系统）远程连接 centos下的redis，结果报了以下错误： -DENIED Redis is running in protected mode because protected mode is enabled, no bind address was specified, no authentication password is requested to clients. In this mode connections are only accepted fro
Tomcat源码分析一(Tomcat目录和配置文件说明)
m0_71749752的博客
01-03 623
Tomcat作为一款轻量级、开源且广泛使用的Java Web服务器和Servlet容器，其内部架构和配置机制对于Java Web开发者而言具有重要的学习价值。深入理解Tomcat的目录结构、配置文件以及类加载机制，不仅有助于我们更好地部署和管理Web应用，还能在遇到性能调优、安全配置、多环境部署等问题时提供清晰的解决思路。本文将从Tomcat的基础目录结构入手，逐步解析其核心配置文件的作用与配置细节，为后续深入分析Tomcat源码打下坚实的基础。
Prometheus监控栈 监控tomcat和消息队列
weixin_74403828的博客
12-30 832
之前学习了以springboot的方式部署javaweb，还有些公司运行的iavaweb业务版本比较低，采用传统的tomcat的程序来进行部署。所以学习prometheus监控tomcat程序也非常有必要。修改docker-compose.yaml，把tomcat的内部数据通过6060端口暴露出来。192.168.92.11的prometheus上，修改prometheus的配置文件。test中，创建docker-compose目录。创建docker-compose.yaml。
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
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。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
01-04
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多旋翼无人机组合导航系统，重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现，利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为核心融合算法，整合GPS、IMU（惯性测量单元）、里程计和电子罗盘等多种传感器数据，提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU惯导数据辅助导航，实现连续可靠的位姿估计。同时，文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现，涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节，体现了较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计；②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现；③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理，并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
ARM高性能计算性能评估
01-04
源码来自：https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）范畴内，处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估，并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究，特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务，诸如Stencils计算方法等，分析了在ARM处理器上的移植编译过程，并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外，文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景，以及面向下一代ARM服务器级SoC（System on Chip，简称SoC）的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机（Reduced Instruction Set Computer，简称RISC）架构的微处理器，由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用，其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集，在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节，重点考察了处理器的浮点运算能力，因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示，ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS，相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此，其内存访问带宽高达105 GB/s，超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明，在数据密集型应用场景下，ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
基于ASF-YOLO的多尺度特征融合优化：目标检测精度提升方法研究
最新发布
01-04
内容概要：本文介绍了ASF-YOLO——一种针对YOLOv11的Neck结构革新方法，通过引入注意力机制提升多尺度特征融合的效率与精度。核心在于三大模块：尺度序列特征融合（SSFF）、三重特征编码器（TFE）和通道位置注意力机制（CPAM），实现对不同层次特征的智能加权与精细化处理，从而显著提升对大、小目标的检测准确性。文章提供了完整的代码实现路径，包括模块定义、配置文件修改及训练验证流程，并指出实际应用中的关键注意事项，如通道匹配、注意力强度调节与学习率调整。; 使用场景及目标：①在智能交通、工业质检等复杂场景中提升多尺度目标检测精度；②作为科研创新点，用于改进现有检测模型并支持论文成果产出；③深入理解注意力机制在特征融合中的设计与应用逻辑。; 阅读建议：此资源以代码实践为导向，建议读者结合提供的模块代码与配置文件，逐步集成到YOLOv11中进行调试与训练，重点关注各模块输入输出维度一致性及注意力权重的可视化分析，以获得最佳优化效果。
js实现界面与原生界面交互及跳转
01-04
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/bde7cf41744f 知识点详解
车间调度基于麻雀优化算法的车间调度（Matlab代码实现）
01-04
车间调度基于麻雀优化算法的车间调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于麻雀优化算法的车间调度方法，并提供了Matlab代码实现。该资源聚焦于智能优化算法在生产调度领域的应用，特别是利用麻雀搜索算法（SSA）解决车间调度问题，旨在通过智能算法提高调度效率与资源利用率。文中还提到了多种调度类型如零等待、置换、混合流水车间调度等，展示了算法在不同场景下的适用性。此外，文档隶属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系，涵盖多个科研领域，强调借助成熟工具和算法提升科研效率。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab语言，从事智能制造、生产调度、运筹优化等相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标：①学习麻雀优化算法的基本原理及其在车间调度中的具体实现方式；②掌握如何将智能优化算法应用于实际调度问题，提升调度方案的优化水平；③作为科研项目或毕业设计的技术参考，复现并改进相关算法。; 阅读建议：此资源以Matlab代码为核心，建议读者结合代码与理论同步学习，重点关注算法实现细节与参数设置，可通过修改调度模型或引入其他优化算法进行拓展实验，进一步深化对智能调度机制的理解。
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