无题

于 2009-05-30 20:37:00 发布
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分类专栏： 随笔
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就写写吧

 

女人是...？

弄不清楚

无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 319
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
正交频分复用 (OFDM) 基础收发机Matlab代码.rar
最新发布
04-16
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 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。
通信工程勘察设计安全操作规程.docx
04-16
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【数据库技术】SQL入门与实战指南：从基础语法到应用场景的全面解析
04-16
内容概要：本文是一篇面向初学者和技术爱好者的《SQL 入门与实战》指南，系统介绍了 SQL 的基本概念、功能及其应用场景。文章首先解释了 SQL 是一种用于操作关系型数据库的语言，能够执行数据的存储、查询、更新、删除以及表结构管理等操作。接着详细列举了基础语法，包括 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 等语句的具体用法，并对常用的函数进行了分类说明，如聚合函数、字符串函数、时间函数等。此外，还深入探讨了多表连接、分组与聚合、子查询和窗口函数等进阶语法技巧。为了帮助读者更好地掌握 SQL，文中提供了从初级到高级的学习路线，并通过实际案例展示了 SQL 在后端 API 查询、数据报表分析、数据清洗与迁移等场景中的应用。最后简要比较了几种常见的数据库系统特性，强调了 SQL 在数据处理领域的重要性。 适合人群：适合初学者、实用派和技术爱好者，尤其是那些希望快速上手 SQL 并应用于实际工作的人员，如前端、后端、测试工程师、数据分析师和产品经理等。 使用场景及目标：①作为 SQL 学习入门资料，帮助读者理解 SQL 的基本概念和语法；②指导读者进行 SQL 编程实践，掌握数据查询、更新、插入、删除及表结构管理等操作；③为有经验的开发者提供进阶技巧，如多表连接、子查询、窗口函数等；④为从事数据相关工作的人员提供实用工具，提高工作效率。 其他说明：文章不仅涵盖了 SQL 的基础知识，还涉及到了一些高级主题，如事务、索引、视图、触发器等，并给出了进一步学习的书籍和在线资源推荐，鼓励读者通过持续学习来深化对 SQL 的理解和应用。
wps办公日常使用11111111
04-16
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卡通小熊素材PPT模板.pptx
04-16
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汽车电子：MATLAB_实现CAN总线通信协议分析与故障诊断.pdf
04-16
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支付技术基于MCP协议的支付宝AI支付工具集成：支付管理与应用场景详解
04-16
内容概要：本文介绍了国内首个支付MCP（Model Context Protocol）框架，它定义了AI模型如何调用外部支付工具、获取支付数据并与支付服务交互。支付宝与魔搭社区合作，基于支付MCP Server框架为AI智能体提供无缝支付能力。支付MCP Server具有以下特点：支持MCP协议，简化支付接入流程；多端支持，涵盖移动端和网页端支付场景；全流程支付管理，包括支付、查询、退款等功能；灵活配置选项，满足不同开发需求。文中详细描述了支付MCP Server的功能，如创建支付、查询支付状态、发起退款和查询退款信息等，并提供了具体的配置方法和应用场景案例，如AI助手帮助用户在线购物、AI客服处理退款请求等。 适合人群：具有一定编程基础和技术背景的研发人员，尤其是对AI与支付集成感兴趣的开发者。 使用场景及目标：① 开发人员可以通过支付MCP Server快速实现支付功能，简化开发流程；② 提供全流程支付管理，增强应用的支付处理能力；③ 支持多端支付场景，提升用户体验；④ 通过灵活配置，满足不同业务需求，创造更多商业机会。 阅读建议：此资源详细介绍了支付M
环境工程：MATLAB_实现大气污染扩散模型与可视化分析.pdf
04-16
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【充电桩通信技术】基于云快充最新版协议的充电桩与新能源管理系统交互流程及数据格式定义：涵盖通信接口、帧类型、实时数据与运营交互等详细规范标题严格按照您的要求
04-16
内容概要：本文档详细介绍了云快充最新版本的充电桩通讯协议，涵盖了从总则、通信协议结构、应用层报文帧格式、帧类型定义、通信协议流程、注册心跳帧类型码、实时数据帧类型码、运营交互帧类型码、运营平台设置帧类型码、车位锁通信协议、电桩远程维护帧类型码、并充模式帧类型码到附录的完整内容。重点描述了充电桩与新能源管理信息系统之间的数据交互流程、格式和内容，明确了通信接口采用TCP/IP Socket方式，支持有线网络接口和无线GPRS连接。文档还具体阐述了帧结构、数据格式定义、名词解释、各种帧类型的数据定义及流程，如上电流程、APP充电流程、刷卡充电、离线充电模式等，并提供了CRC16校验计算方法。 适合人群：从事充电桩开发、运维的技术人员，以及负责充电桩与平台对接的工程师。 使用场景及目标：①指导技术人员完成充电桩与新能源管理信息系统的对接，确保数据交互的正确性和稳定性；②帮助工程师理解并实现充电桩的各种功能，如登录认证、心跳包、实时数据传输、远程控制等；③为充电桩的日常维护和远程更新提供技术支持。 其他说明：本协议适用于交直流充电桩，交流部分数据无需上送。协议基于国网104充电桩规约，并参考GBT-27930标准。测试服务器地址为121.199.192.223，端口号为8768。文档还提供了详细的帧类型码定义和CRC16校验计算方法，确保数据传输的准确性。
监理网站推广方案.docx
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HI3519DV500 配置无线网依赖库以及编译脚本
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Clion和MinGW
04-16
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opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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