Mac编成学习资料

最新推荐文章于 2016-04-06 21:26:00 发布
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#Cocoa

博主表示从今天开始学习Cocoa，Cocoa是信息技术领域移动开发方面的相关内容。
从今天开始学习cocoa~~~
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Mac OS X 开发的学习资料（一）
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闲来无事，收藏一些Mac OS X开发的书籍，供日后查阅！:)   1、几本值得一读的书： （1）Learn Objective-C on the Mac 中文版的书名是《Objective-C基础教程》，人民邮电出版社，2008年出版。网上很多人推荐这本书，看来不错！豆瓣上的图书简介（链接）。 （2）Cocoa Programming for Mac OS X 中文版的书名是《苹果开
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【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
11-25
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好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
11-25
医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
11-25
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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！
51单片机c源码-闪烁灯二
11-25
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机器常见故障和保养.docx
11-25
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heatmap.js热力图实现[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用heatmap.js库在HTML中创建热力图。首先，通过引入heatmap.js的CDN链接，创建一个heatmap实例，并配置其容器、背景颜色、渐变颜色、半径大小、透明度等参数。接着，生成模拟数据点，并通过setData方法将数据绑定到热力图实例上。文章还提供了generateData函数，用于生成随机数据点，以模拟热力图的展示效果。整个过程详细展示了热力图的创建、配置和数据绑定步骤，适合初学者快速上手使用heatmap.js。
51单片机c源码-数码管动态显示
11-25
51单片机c源码-数码管动态显示
Word目录页码对齐设置[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在Word中如何设置目录页码对齐的方法，包括一级目录、二级目录和三级目录的具体操作步骤。首先通过“引用”--“目录”--“自定义目录”进入设置界面，然后分别对“目录1”、“目录2”和“目录3”进行字体、段落和制表位的调整，确保页码对齐。一级目录设置为黑体、小四，右对齐；二级目录设置为宋体、小四，首行缩进2字符；三级目录首行缩进4字符。通过制表位位置统一设置为41.8字符，实现页码对齐。
基于TensorFlow 2.0的RNN与LSTM股票开盘价预测模型实现
最新发布
11-25
基于贵州茅台的历史交易信息，运用Tushare金融接口获取数据集，通过TensorFlow 2.0深度学习框架构建循环神经网络与长短期记忆神经网络模型，对该公司股票每日开盘价格进行时序预测分析。实验过程采用标准化数据预处理流程，将时间序列数据转换为监督学习格式，通过滑动窗口机制构建训练集与测试集。模型架构包含多层神经网络单元，采用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行参数迭代，并引入早停机制防止过拟合。最终通过对比两种神经网络在测试集上的预测误差指标，评估模型对股价波动规律的捕捉能力。 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！
JVM内存模型详解[源码]
11-25
本文详细介绍了JVM的内存模型，包括类加载子系统、运行时数据区和执行引擎三大部分。运行时数据区是JVM的核心部分，涵盖了本地方法栈、虚拟机栈、方法区、堆和程序计数器。方法区用于存储类信息、常量池等，而堆则是对象实例和数组的存储区域。文章还探讨了方法区的两种实现方式——永久代和元空间，以及它们的优缺点。此外，文中还解释了堆的垃圾回收流程和程序计数器的作用。执行引擎负责将字节码指令转换为本地机器指令，确保程序正确执行。通过本文，读者可以全面了解JVM内存模型及其各组成部分的功能和相互关系。
Java版本切换指南[项目代码]
11-25
本文详细介绍了如何在Linux系统中切换Java版本。首先需要将新安装的JDK添加到alternatives系统中，使用特定的命令指定Java和Javac的路径。添加完成后，通过alternatives --config java命令选择新版本。切换后可通过java -version验证当前版本。文中还提醒用户注意路径正确性、安装完整性以及权限问题，并建议为多个Java版本设置不同优先级以便管理。
基于STM32的人脸识别系统
11-25
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统，利用OPENCV库进行图像处理，采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能，能够长时间稳定运行，并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集：系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练：通过提取人脸特征进行训练，提高识别准确性。 数据库管理：管理人脸数据，便于后续的识别和处理。 人脸识别：实现对人脸的检测与识别，适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器，通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括： 光线补偿技术：对图像进行补光处理，提高图像质量。 高斯平滑技术：消除图像噪声，提升图像清晰度。 二值化技术：采用局部阈值进行二值化处理，便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景： 安全监控：在公共场所进行人脸识别，提高安全监控效率。 身份验证：用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互：在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台：STM32微控制器 软件平台：OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建：确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译：按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行：将编译后的程序烧录到STM32开发板，启动系统。 功能测试：通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
图像分割【由局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓】基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式用于图像分割（Matlab代码实现）
11-25
【图像分割】【由局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓】基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式用于图像分割（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一个基于局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓模型，采用变分水平集方法实现图像分割，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型属于基于区域的主动轮廓模型，能够有效处理图像中边界模糊或不连续的情况，通过能量函数的最小化过程推动轮廓演化，从而精确提取目标区域。文中还提及相关图像处理技术的应用背景与优势，展示了该方法在实际图像分割任务中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、医学图像分析或模式识别等领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①用于复杂背景下目标边界模糊的图像分割任务，如医学影像、遥感图像等；②帮助理解主动轮廓模型与变分水平集的基本原理及其实现机制；③为相关算法的改进与创新提供代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解能量函数构建、水平集函数初始化及迭代更新过程，同时可尝试将其应用于不同类型的图像数据以验证效果，并进一步拓展至多相分割或多尺度分析。
查看VS Code终端历史[可运行源码]
11-25
文章介绍了在Windows系统中查看VS Code终端命令历史的方法。具体路径为C:/Users/aaa/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/PowerShell/PSReadline/ConsoleHost_history.txt，其中aaa需要替换为实际的用户名。这一方法可以帮助用户快速查找之前使用过的终端命令，提高工作效率。
【MATLAB雷达滤波代码】二维，单雷达跟踪与滤波 EKF融合雷达的距离、角度+目标IMU数据
11-25
轨迹用EKF，观测为距离和角度
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