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最新推荐文章于 2025-10-06 06:52:00 发布
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#Oracle #HTML

本文提供了日本語版Oracleのドキュメントへのリンク、無料電話案内のサービスURL、および日本の郵便局に関するウェブサイトの情報をまとめています。
ALVのイベントを取得する方法
weixin_30415113的博客
03-27 402
概要 表示されたALVをダブルクリックした時に別画面へ遷移する方法を説明しよう。下記サンプルのように標準トランザクションへ遷移したり、別のALVを表示したりする事が可能である。 サンプルコード ABAP FORM call_alv. CALL FUNCTION 'REUSE_ALV_GRID_DISPLAY' EXPORTING i_ca...
.NET Micro Frameworkデバイスに日本語フォントを埋め込む
weixin_30737433的博客
08-10 414
.NET Micro Frameworkデバイスに日本語フォントを埋め込む .NET Micro FrameworkのWindowsアプリケーションプロジェクトを作成して出来上がるサンプルプロジェクトには、small.tinyfntという小さなフォントが入っています。このフォントには日本語のデータが入ってはいないので、平仮名やカタカナ、漢字を表示しようとすると文字化けしてしまいます。 ...
デジタル庁デザインシステム：ドキュメントサイトの構築とメンテナンス
gitblog_00199的博客
10-06 683
あなたのチームがデジタル庁デザインシステムを導入しようとしていますが、ドキュメントサイトの構築とメンテナンスに困惑していませんか？ この記事では、ReactとTailwind CSSを使用してデジタル庁デザインシステムのドキュメントサイトを構築し、効果的にメンテナンスする方法を詳しく説明します。 この記事を読み終えると、ドキュメントサイトの構築手順、コンポーネントの管理方法、バージョン管理のベスト...
見積もり精度を高める実践テクニック
二进制的专栏
01-18 2844
ーザー企業に納得してもらい、かつプロジェクトの利益を確保するためには、どんな見積もりを行えばよいのか。そのカギを握るのが、システム特性とリスクをしっかりと検証、分析し、すべての費用項目を洗い出すことだ。 中村 一世（なかむら いっせい） 東洋ビジネスシステムサービス　取締役 テクニカルダイレクター 　「標準的な見積もり技法を使って見
幽閉サテライト - 色は匂へど散りぬるを
Missing
06-25 1072
点击阅读原文色は匂へど〖花朵艳丽〗何时か散りぬるを〖终会散落〗彷徨う事さえ〖这么徘徊着〗許せなかった〖不可原谅〗咲き誇る花はいつか〖争芳斗艳的花儿 曾几何时〗教えてくれた 生きるだけでは罪と〖告诉了我 生来即是罪恶〗離れられない 離せはしないと〖不能离别 也不想离别〗抱く思いは 心を踊らせるばかり〖怀揣思念 总使我心潮澎湃〗ば か り色は匂へど いつか散りぬるを〖花朵艳丽 终会散落〗さ迷う暇はない...
音声分離技術との統合：voice-changerでバックグラウンドノイズを除去する
gitblog_00739的博客
09-11 356
オンライン会議やゲーム配信、VTuber活動など、リアルタイムでの音声コミュニケーションが日常的になっている今、クリアな音声品質は欠かせません。しかし、バックグラウンドノイズ（背景雑音）は、音声変換の品質を著しく低下させる原因となります。voice-changerは、リアルタイム音声変換を可能にするオープンソースプロジェクトですが、その中でも音声分離技術との統合により、バックグラウンドノイズを効果...
SpringBoot のスループットを向上させる 7 つの方法
qq_43741851的博客
07-16 967
SpringBoot のスループットを向上させる 7 つの方法 一、 非同期実行 １、実装方法は二種 非同期アノテーション @Async を使用し、起動クラスに @EnableAsync アノテーションを追加します。 2、JDK 8 には非常に便利な Future クラスである CompletableFuture が備わっています @AllArgsConstructor public class AskThread implements Runnable{ private CompletableF
iphone 6 plus 人気 とまだ、このサイト特にベッドが片側にこのキー事実小さな印刷装置を設定する事に
nanionade的专栏
03-11 2052
一般的に排他的に自分撮りを有していない コンピューター最近では一般的に即時の暖炉の速度で複雑です。それはのSF映画から無料で剛性になっ似ている別の日に数より新しく、より効果的な出現または多分新しい現出のように思える。種類の電子事実は個人的に、自動車の車やトラックは、この事実は、毎日の生活であるとさえ自分の運命の絵に戻って、ある、感動3D？そうであっても、それは進歩のすべてのステップのために、
Seasar サイトマップ
masuwen博客
05-16 1090
1.1. ワークフローと BPMワークフローとは「業務における一連の作業の流れ」のことです。ワークフローを考えることで、一連の作業をより効率的に行うことができます。最近ではワークフローという言葉の代わりに BPM（Business Process Modeling）という言葉が使われるようになってきました。どちらも作業の流れを形式化し、作業効率を高めるための考え方である点では同じです。ワー
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 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！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统实现：LTP命名实体识别与关系抽取应用
11-26
app.py作为系统的主要启动文件，承担程序运行的初始化功能。templates目录包含所有用户界面文件，其中index.html实现系统欢迎页面的展示，search.html提供人物关系检索功能，all_relation.html呈现完整的人物关系网络，KGQA.html则用于处理基于知识图谱的问答交互。static资源目录集中管理前端样式文件与交互脚本，包含CSS样式表和JavaScript功能代码。 数据处理模块raw_data负责存储经过预处理的结构化三元组数据。知识图谱构建模块neo_db包含多个功能组件：config.py统一管理系统配置参数，create_graph.py实现图数据库的初始化构建，query_graph.py提供图谱数据查询服务。KGQA问答模块整合了自然语言处理功能，ltp.py专门负责文本分词、词性标注与命名实体识别等语言分析任务。 网络爬虫模块spider包含多个数据采集组件，其中get_*.py系列文件专门用于获取人物相关信息，并已完成图像数据的采集工作。各模块之间通过标准化接口进行数据交互，形成完整的知识图谱构建与查询体系。系统采用分层架构设计，前后端分离的开发模式确保了功能模块的可维护性和扩展性。数据流经过严格规范化处理，从原始数据采集到最终可视化展示形成完整闭环。 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QTableView与SQLite数据库实现高效数据分页展示与管理的桌面应用程序-支持数据条目分页显示与页数跳转功能-采用model-delegate代理模式自定义表格样式与字.zip
11-26
基于QTableView与SQLite数据库实现高效数据分页展示与管理的桌面应用程序_支持数据条目分页显示与页数跳转功能_采用model-delegate代理模式自定义表格样式与字.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
MATLAB实现M序列生成器及本原多项式自动求解系统
最新发布
11-27
MATLAB实现M序列生成器及本原多项式自动求解系统
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并结合Matlab代码实现具体应用。文章详细介绍了CLAHE算法如何通过对图像分块处理并限制直方图的峰值来有效提升图像细节，避免传统直方图均衡化带来的噪声过度放大问题。同时，文档还展示了该算法在实际图像处理中的操作流程与效果分析，帮助读者深入理解其工作机制与优势。; 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、医学影像或遥感图像等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①用于低光照、低对比度图像的预处理以增强视觉效果；②作为图像分割、识别等后续任务的前置增强手段，提升算法性能；③学习并掌握CLAHE算法的核心思想与Matlab实现技巧，服务于科研项目或工程应用。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，通过调试参数如分块大小、对比度限制阈值等观察处理效果变化，加深对算法行为的理解，同时可拓展至其他图像增强方法的比较研究。
pyBybitMod：Bybit APIを操作するPythonライブラリの修正版
タイトルにある通り、「pyBybitMod」という名称はオリジナルのスクリプトをカスタマイズしたことを示しており、開発者が自身の用途に合わせて内部構造やコードスタイルを調整している点が特徴である。 まず、【タイ...
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