fo 属性

最新推荐文章于 2020-10-03 16:09:58 发布
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本文深入探讨了网页设计中字体样式的管理，重点解析了font-weight属性的作用，从正常字体到粗体字的变化，展示了如何通过这一属性调整网页元素的视觉呈现。
[color=red]font-weight[/color]
font-weight="normal" 正常字体
font-weight="blod" 粗体字
fo-dicom开源库是如何满足 DICOM标准的基本要求
dotnet研习社
09-20 1793
fo-dicom，第一个基于.NET Standard 2.0 开发的DICOM开源库上面介绍的这些基本概念，只是众多内容中的一小部分，仅仅因为这些概念在使用fo-dicom期间经常被引用，理解它们的含义和使用方法对于成功处理DICOM数据非常重要。
Vue用v-for给循环标签自身属性添加属性值的方法
12-29
我的代码结构如下所示不能执行，会出现报错 <Radio v-for='a in radio_arr' label={{a}}></Radio> export default { data(){ return{ radio_arr:['循环1','循环2','循环3'], animal:'循环2' ...
计算机网络相关面试题：
上山打卤面的博客
10-03 1398
一 OSI与TCP/IP各层的结构与功能,都有哪些协议? 学习计算机网络时我们一般采用折中的办法，也就是中和 OSI 和 TCP/IP 的优点，采用一种只有五层协议的体系结构，这样既简洁又能将概念阐述清楚。 结合互联网的情况，自上而下地，非常简要的介绍一下各层的作用。 1.1 应用层 应用层(application-layer）的任务是通过应用进程间的交互来完成特定网络应用。应用层协议定义的是应用进程（进程：主机中正在运行的程序）间的通信和交互的规则。对于不同的网络应用需要不同的应用层协议。在互联网中应用
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fo-dicom-development.zip
01-05
4. **文档**: API参考文档详细解释了库中的类、方法和属性，帮助开发者理解和使用提供的功能。 5. **测试用例**: 可能包含用于验证库功能的单元测试和集成测试，这些测试可以作为开发人员自测和调试的参考。 6. **...
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D365FO的表浏览器调用者「Table Browser Caller for D365FO」-crx插件
03-09
Microsoft Dynamics 365 for...表列表不包含属性“Visible = No”和不赞成（DEL_ *）表的表。 请注意：该扩展程序使用Google Analytics开启“IP匿名化”功能。不会传输个人身份信息。 支持语言:English (United States)
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医疗DCM文件实现属性修改后保存新文件
07-20
3. **属性修改**：使用fo-DICOM库，可以轻松访问并修改DCM文件中的各项属性。例如，可以通过以下代码找到并修改特定的DICOM元素： ```csharp DicomFile file = DicomFile.Open("原文件路径"); ...
基于加热炉温度控制的系统辨识与PID参数优化实验项目_极简说明为通过经典系统辨识方法从阶跃响应数据中提取加热炉数学模型并利用遗传算法全局优化PID控制器参数以提升工业过程控制精度与.zip
11-30
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基于Tkinter的北京地铁线路查询可视化系统项目_提供离线数据处理脚本与图形界面交互功能_支持最短时间路径计算与最少换乘策略查询_整合发车时刻数据与环线运营信息_包含站点顺序处理.zip
11-30
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Andorid项目源码电子词典代码进一步完善增加“翻译句子”的功能
11-30
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基于Docker容器技术构建的预配置Python多版本Linux环境镜像项目_该项目专门用于自动化构建和分发Python扩展模块的二进制wheel包支持跨平台兼容性测试与部署集.zip
11-30
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基于强化学习算法实现智能机器人自主导航避障与高效路径规划的迷宫探索系统_项目极简说明为开发一个能够自主学习和决策的智能体通过与环境交互优化行动策略以完成复杂迷宫任务该系统集成深度Q.zip
11-30
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基于STM32F103RCT6微控制器的魔女开发板嵌入式系统项目_包含STM32F103RCT6芯片ARMCortex-M3内核72MHz主频512KBFlash64K.zip
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RedisForJava练习代码项目_安装配置Redis服务器环境_数据类型使用包括字符串列表集合有序集合哈希等基本操作_发布订阅模式实现消息传递机制_数据备份与恢复策略实践_安全.zip
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EI复现基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）
11-30
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）内容概要：本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究，重点探讨了如何利用深度强化学习（如DQN算法）对微能源网进行能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现，详细阐述了深度强化学习在微电网中的建模过程与优化机制，涵盖能源系统中多源协调、储能调度、负荷响应及实时决策等核心环节。同时，文档列举了大量相关科研方向的技术实现案例，涉及电力系统优化、路径规划、故障诊断、信号处理等多个领域，展示了深度学习、强化学习、智能优化算法在工程实践中的广泛应用。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Python或MATLAB，从事能源系统、自动化、人工智能等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学习深度强化学习在微能源网中的具体应用方法；②掌握DQN等算法在能源调度中的建模与代码实现技巧；③借鉴文中多领域科研案例，拓展自身课题的研究思路与技术路径。; 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源与网盘资料，边学习理论边动手实践，重点关注算法与实际能源系统的结合方式，并参考文中其他复现案例提升综合科研能力。
基于VGG16与孪生神经网络的离线签名验证系统实现（附Python源码及技术文档）
最新发布
11-30
本项目采用VGG16架构与孪生神经网络结构，构建了一套离线签名认证系统。该系统通过对签名图像进行特征提取和相似度比对，实现身份验证功能。所有核心算法均经过多轮测试验证，确保功能稳定可靠。 该研究适用于计算机科学、人工智能、信息工程、自动化控制及电子信息技术等相关专业领域，可供在校师生、科研人员及行业从业者参考使用。对于初级学习者而言，该系统代码结构清晰，注释完整，有助于深入理解深度学习在生物特征识别中的应用；对于具备一定基础的研究者，可基于现有框架进行算法优化或功能扩展，适用于毕业设计、课程实践及科研项目等多种场景。 使用前请仔细阅读项目文档，本资源仅供学术研究使用。 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！
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-30
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的跳点搜索（JPS）全局路径规划与动态窗口法（DWA）局部避障的混合控制算法，用于解决机器人在动静态障碍物环境下的自主导航问题。该算法利用JPS提升传统A*的搜索效率，实现快速全局路径规划，并通过DWA实时规避动态障碍物，确保路径的安全性与可行性。文中提供了基于Matlab的代码实现，展示了算法在复杂环境中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定机器人学、路径规划基础的研究生、科研人员及从事自动驾驶、智能机器人开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人、无人驾驶等需要自主导航的系统中；②解决静态地图中的高效路径搜索与动态环境中的实时避障问题；③为相关算法研究提供可复现的Matlab仿真平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，理解JPS对A*的优化机制以及DWA在局部避障中的作用，同时可通过修改地图和障碍物设置进行扩展实验，加深对混合导航策略的理解。
Athanlaich_CprogCourseCode_15708_1763634325319.zip
11-30
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基于强化学习Q-learning算法在迷宫环境中实现智能体自主导航与路径规划的项目_迷宫环境建模_Q值表更新_动作选择策略_奖励函数设计_状态空间定义_障碍物避让_目标点定位_训练.zip
11-30
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【无人机通信】无人机辅助双上行协调非正交多址自适应解码机制研究（Matlab代码实现）
11-30
【无人机通信】无人机辅助双上行协调非正交多址自适应解码机制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了无人机辅助的双上行协调非正交多址（NOMA）系统中的自适应解码机制，重点在于通过Matlab代码实现该通信系统的建模与仿真。研究探讨了在复杂无线环境中如何提升频谱效率和系统吞吐量，提出了一种自适应解码顺序调整方法，以应对信道状态变化和用户间干扰问题。通过对无人机作为空中基站的部署优势进行分析，结合NOMA技术的特点，实现了上下行链路的高效协调通信，并验证了所提机制在不同场景下的性能增益。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程及无线通信系统仿真的研究生或科研人员；有一定NOMA和无人机通信基础的高年级本科生或工程师。; 使用场景及目标：①用于科研学习与论文复现，深入理解无人机辅助NOMA系统的架构与关键技术；②掌握自适应解码机制的设计思路与Matlab仿真方法；③为后续开展空地一体化网络、6G通信等相关课题提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码逐步调试运行，理解每一步的信号处理流程，重点关注信道建模、功率分配、解码顺序决策等核心模块，同时可扩展至多用户场景进行性能对比分析。
XSL-FO入门：XML转PDF转换教程
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