AOL

转载 于 2011-10-11 18:09:36 发布 · 317 阅读 · 0

美国在线是美国时代华纳的子公司，是著名的因特网服务提供商。
澳泰AOL/AOJ5000系列智能流量积算显示控制仪表.pdf
09-14
澳泰AOL/AOJ5000系列智能流量积算显示控制仪表pdf,澳泰AOL/AOJ5000系列智能流量积算显示控制仪表：适用于自来水、油、液体、固态流体等无需补偿的工业过程流量参数的测量、显示、控制和计量积算。可接收孔板差压输入或涡街流量计、电磁流量计、涡轮流量计等各种流量计的输入信号。
仿AOL随机更换网页背景图片特效代码
03-20
标题 "仿AOL随机更换网页背景图片特效代码" 指的是一个网页设计技术，它模仿了美国在线（AOL）早期的一种功能，即在用户每次刷新页面时自动更换背景图片，为用户提供一种动态和有趣的浏览体验。这种特效在早期互联网...
运放参数的详细解释和分析15—开环增益Aol
10-17
开环增益Aol是运算放大器（运放）的核心参数之一，它是衡量运放未接入负反馈网络时，输入信号与输出信号之间的增益。在理论上的理想运放模型中，Aol被视为无穷大，这意味着运放可以无限放大输入信号，而没有失真或...
AOL Explorer(AOL Browser) v1.5 Beta 在线安装版
11-06
AOL(美国在线)公司目前处于测试阶段的新网页浏览器，有多窗口浏览、广告拦截等常见浏览器都具有的功能，鼠标移到标签上时会显示该网页的缩略图，并自带类似于Google Desktop Search的Desktop Search，在线安装版。
仿AOL随机更换网页背景图片.zip
07-04
在本项目中，“仿AOL随机更换网页背景图片.zip”是一个包含实现动态改变网页背景图片功能的压缩包。这个功能的灵感来源于美国在线（AOL）早期的一种网页设计手法，它通过JavaScript技术来实现背景图片的随机切换，为...
通过结合结合键力行为与机器学习方法来设计高熵陶瓷.zip
12-21
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。
发动机故障检测数据集：1K+记录、11维传感器特征与多级故障标签CSV
12-21
该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据，旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源，特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集，涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳：数据类型为日期时间，记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00，并以5分钟为间隔持续生成，体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度（摄氏度）：以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间，反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速（转/分钟）：以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成，符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率（公里/升）：浮点型变量，用于衡量发动机的燃料利用效能，即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z：这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度，较高的数值通常暗示存在异常振动，可能与潜在的机械故障相关。 扭矩（牛·米）：以浮点数表征发动机输出的旋转力矩，数值区间为50至200牛·米，体现了发动机的负载能力。 功率输出（千瓦）：浮点型变量，描述发动机单位时间内做功的速率，取值范围为20至100千瓦。 故障状态：整型分类变量，用于标识发动机的异常程度，共分为四个等级：0代表正常状态，1表示轻微故障，2对应中等故障，3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量，支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式：字符串类型变量，描述发动机当前的工作状态，主要包括：怠速（发动机运转但无负载）、巡航（发动机在常规负载下平稳运行）、重载（发动机承受高负荷或高压工况）。 数据集整体包含1000条记录，每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类，有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成，旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景，所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标，均为影响发动机故障判定的重要因素。 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！
DLMS/COSEM与HDLC通信协议标准文档及软件实现源码
12-21
本资料汇编了DLMS/COSEM通信规范的中英文技术文档及其配套实现代码，并涵盖HDLC通信协议的相关技术资料与源码。DLMS/COSEM协议由国际电工委员会主导制定，旨在为自动抄表系统及各类计量应用提供统一的数据采集、设备部署、运维管理及系统集成解决方案。该协议凭借卓越的系统兼容性与交互能力，已成为当前电能计量领域公认的完备通信标准体系，并正式纳入IEC国际标准序列，编号为IEC62056系列。基于上述标准，本研究设计了一款符合自动抄表技术演进需求的智能电能表。 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！
基于查询图消歧的自然语言问答系统实现
12-21
自然语言问答系统能够将用户提出的自然语言问题转换为蕴含语义结构的查询图表示。随后，该系统将查询图进一步转化为符合规范的SPARQL查询语句，并在图数据库环境中执行这些查询，从而获取并返回用户所需的答案信息。在实现过程中，系统采用基于数据驱动的消歧策略：于查询图构建阶段，系统会保留实体与谓词可能存在的多种候选链接方案；进入查询执行阶段后，则依据实际图谱中的匹配结果对前述候选链接进行筛选与消歧，以排除错误的链接指向。具体部署步骤请参见相关说明文档。 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！
工具变量-省级山水工程DID数据（2000-2025年）.xlsx
12-21
详细介绍及样例数据：https://blog.youkuaiyun.com/T0620514/article/details/156134266
（103页PPT）萧山进化镇文旅品牌IP塑造方案109.pptx
12-21
（103页PPT）萧山进化镇文旅品牌IP塑造方案109.pptx
centos7.6系统安装教程（百度）.docx
12-21
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/f2da979e85ff centos-python3-nginx 在centos7.6系统安装python3.6和nginx1.18
电子负载通信协议.doc
12-21
电子负载通信协议.doc
align-shi_order-wx_32852_1766236386152.zip
12-21
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RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 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！
HLOA-BP基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
12-21
【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于角蜥蜴算法（HLOA）优化BP神经网络的风电功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该方法利用角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高传统BP神经网络在风电功率预测中的收敛速度和预测精度。研究涵盖了模型构建、算法优化、仿真测试与结果分析等环节，展示了HLOA-BP模型相较于传统BP及其他优化算法在预测准确性与稳定性方面的优势，适用于处理风电出力的随机性和波动性问题。; 适合人群：具备一定电力系统、机器学习或智能优化算法基础的高校研究生、科研人员及从事新能源预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场功率预测系统，提升短期与超短期功率预测精度；②为智能优化算法与神经网络结合的研究提供参考案例；③服务于电力系统调度、储能配置及电网稳定运行等场景下的数据支持需求。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注HLOA算法的寻优机制与BP网络的训练过程，通过对比实验深入理解模型性能提升的关键因素，并可根据实际数据调整参数以适配不同风电场环境。
云开发快速入门指南与实战演练项目_微信小程序云开发基础能力快速上手教程包含数据库操作文件存储管理与云函数编写三大核心模块的详细步骤与代码示例通过实际案例演示如何在小程序前端直.zip
12-21
云开发快速入门指南与实战演练项目_微信小程序云开发基础能力快速上手教程包含数据库操作文件存储管理与云函数编写三大核心模块的详细步骤与代码示例通过实际案例演示如何在小程序前端直.zip
ESP32S3+GC9A01 LVGL 9工程模板
最新发布
12-21
测试屏幕为GC9A01 1.28寸圆屏，IPS材质，分辨率240x240
高通AOL ACL
11-27
由于给定的参考引用中未涉及高通AOL ACL的相关内容，以下是基于专业知识的介绍。 高通AOL（Adaptive Online Learning，自适应在线学习）和ACL（Access Control List，访问控制列表）在不同的领域有着特定的含义和应用。 ### 高通AOL介绍 高通AOL是一种自适应在线学习技术，它允许系统在运行过程中根据实时数据和反馈不断调整和优化自身的性能。这种技术利用机器学习和人工智能算法，使系统能够自动适应不同的环境和用户需求。 功能方面，高通AOL可以实时分析大量的数据，识别模式和趋势，并根据这些信息做出智能决策。它能够自动调整系统参数，以优化性能、提高效率和增强用户体验。在通信领域，AOL可以用于优化无线通信网络的性能，根据网络状况和用户需求动态调整信号强度、频率和带宽等参数。 应用场景广泛，在智能手机中，AOL可以用于优化电池管理，根据用户的使用习惯和设备状态自动调整功耗，延长电池续航时间。在物联网领域，AOL可以用于智能家居系统，根据用户的行为和环境条件自动调整家居设备的运行状态，提高能源效率和舒适度。 ### 高通ACL介绍 高通ACL是一种访问控制机制，用于管理和控制对系统资源的访问。它通过定义一系列的规则和策略，决定哪些用户、设备或进程可以访问特定的资源，以及在什么条件下可以访问。 功能上，ACL可以提供细粒度的访问控制，确保只有授权的实体能够访问敏感信息和关键资源。它可以基于多种因素进行访问控制，如IP地址、端口号、用户身份、时间等。通过设置不同的规则，ACL可以实现不同级别的安全保护，防止未经授权的访问和攻击。 在应用方面，高通ACL常用于网络安全领域，保护企业网络免受外部攻击和内部威胁。在移动设备中，ACL可以用于控制应用程序对设备资源的访问，如摄像头、麦克风和通讯录等，保护用户的隐私和数据安全。 ```python # 以下是一个简单的ACL规则示例（伪代码） # 定义一个ACL规则列表 acl_rules = [ { "source_ip": "192.168.1.0/24", "destination_port": 80, "action": "allow" }, { "source_ip": "10.0.0.0/8", "destination_port": 443, "action": "deny" } ] # 检查一个数据包是否符合ACL规则 def check_acl(packet): for rule in acl_rules: if packet["source_ip"] in rule["source_ip"] and packet["destination_port"] == rule["destination_port"]: return rule["action"] return "deny" # 示例数据包 packet = { "source_ip": "192.168.1.100", "destination_port": 80 } # 检查数据包是否允许通过 result = check_acl(packet) print(f"Packet access result: {result}") ```
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