iWidsets服务停止二天

最新推荐文章于 2019-03-22 20:05:27 发布
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#WAP

因接收到服务商的通知，WAP网站需等待两天以获取处理意见，故iWidsets服务将从9号至11号暂时停止。敬请用户留意。

     由于接到服务商通知，说是WAP网站需要等两天等待处理意见，所以iWidsets服务停止两天，时间9号至11号！

C语言实现直方图均衡化
wormtree的专栏
03-09 8674
#include #include #include using namespace std; int main(int argc, char** argv) { //载入图片 int i=0, j=0, temp=0; IplImage * img = cvLoadImage("D:\\2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//图片路径 int hei
iWidsets 发布1.8.1版本(20090920)
fonter
09-20 157
1.1 iWidsets 发布1.8.1版本，此版本主要修正BUG 修改数组越界导致死机问题 搜索无编码导致搜索结果为乱码问题 优化网关响应数据问题 下载地址： 手机下载地址：http://m.iwidsets.com/ iWidsets.jad：http://www.iwidsets.com/iWidsets.jad iWidsets.jar：http://www.iw...
wiki配置管理
supperstar_love的博客
09-04 184
# lazily load iwid(_full) def make_iwid_property(attr): def getter(self): if getattr(self, attr, None) is None: self.load_IWID() return get...
数据类型详解一
iskwiw的博客
03-22 385
可变不可变类型 可变类型：值改变，但是id不变，证明就是在改变原值，是可变类型 不可变类型：值改变，但是id也跟着改变，证明产生了新的值，是可变类型 不可变数据类型：整型int、浮点型float、字符串str 可变数据类型：列表list、字典dict 数字类型 一、整型int =基本使用= 1、用途：记录年龄、等级、数量、QQ号等整型数字相关 2、定义方式： age = 10 # 本质 age...
iWidsets J2ME客户端首次发布了
fonter
09-13 138
经过九个月的开发，iWidsets J2ME客户端首次发布了，iWidsets是基于手机浏览器的应用引擎，除了具备网页浏览功能外，还支持Widget功能，未来将支持用户个性化Widgets，她具有联网速度快、节省使用流量，能自由访www和wap站点、拥有网站导航、移动搜索等功能，最终将享受个性化Widgets服务。   更详情请浏览http://www.iwidsets.com J2ME客户...
iWidsets公告
fonter
10-21 104
由于前段时间忘记备案，国庆前关闭网站，导致软件无法下载，请见谅！ 新的下载地址为： http://m.iwidsets.com/iwidsets.jad http://m.iwidsets.com/iwidsets.jar   待备案完成后将发布新的J2ME版本和Android版本!     目前android版本基本功能已开发完成，由于时间问题，不能通过android提供的UI开...
调用android平台功能-拨号，地图，网页，短信，Email，播放多媒体
jCuckoo的专栏
11-15 4212
 下面的一些例子是从网上找的，他有点像J2ME的platformRequest，能调用手机平台的一些如SMS，浏览器，MMS，TEL等功能 显示网页 Java代码 Uri uri = Uri.parse("http://iwidsets.com");        Intent it = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, ur
android调用平台功能
zzobin的专栏
03-28 539
下面的一些例子是从网上找的，他有点像J2ME的platformRequest，能调用手机平台的一些如SMS，浏览器，MMS，TEL等功能   显示网页   Java代码 Uri uri = Uri.parse("http://google.com");       Intent it = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, uri);
Android反编译工具与dex2jar应用详解
- 最关键的是 `-keep` 指令，用于保护特定类不被混淆或移除，例如示例中保留了主Activity类 `com.iwidsets.WidsetsActivity`，这是启动应用所必需的入口点，若被混淆将导致程序崩溃。 值得注意的是，尽管ProGuard在...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【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）
11-24
【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JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 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！
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