trydofor.com上不去的一点记录

原创 于 2009-12-07 10:30:36 发布 · 112 阅读 · 0 ·
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#ASP

本文记录了一次尝试访问特定网址但未能成功的情况。作者原本打算进行一些创作活动，但在尝试访问http://www.92hezu.com/style/info/shownews.asp?id=95时遇到了问题。
CVSNT 资料汇总
寻梦的赶路人
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 CvsNT设置1.安装CvsNT，并重新启动2.打开Service Control Panel3.设置Advabced->Temporary为任意一个空目录   钩选上所有选项   设置Lock地址为Localhost ，其他选项不要改动4.添加Repositories    点击Add按钮，选择一个准备好的空目录如Location= C:/cvsAdmin   ;Name =/cvsAdm
SQL不慎迷失在WHERE
A9 = (trydofor|moilioncircle).com
11-22 123
完整板式地址：http://www.trydofor.com/a9w3-auhome/trydofor/article/2009/1121131712/body.htm SQL不慎迷失在WHERE 作者：臭豆腐[trydofor.com] 日期：2009-11-21 授权：署名-非商业-保持一致 1.0 协议 声明：拷贝、分发、呈现和表演本作品，请保留以上全部信息。   ...
cvs安装
biekwo的专栏
11-25 160
1.绿色安装，可以使用cvsservice.exe和cvslock.exe 2.${INSTALLDIR}，表示，CVSNT的安装路径 3.${REPOSITORY}，表示，CNSNT的REPOSITORY路径 4.本次不使用WINDOW验证，使用CVSNT自身验证，同时建立WINDOW用户CVS 5.以下提到的文件，如果不存在，请自行创建 权限配置： 1.打开CVSNT验证 [${R...
CVSNT在Windows下的安装和使用
代码人生
02-24 3346
1.绿色安装，可以使用cvsservice.exe和cvslock.exe2.${INSTALLDIR}，表示，CVSNT的安装路径3.${REPOSITORY}，表示，CNSNT的REPOSITORY路径4.本次不使用WINDOW验证，使用CVSNT自身验证，同时建立WINDOW用户CVS5.以下提到的文件，如果不存在，请自行创建权限配置：1.打开CVSNT验证 [${REPOSITORY
Go语言开发的SQL结构版本控制与数据迁移工具god-bart
6. **数据迁移能力**: 描述还强调了工具对于数据迁移的支持，意味着它不仅仅可以管理数据库结构的变化，还可以帮助用户执行实际的数据内容迁移任务。 标签所含知识点： 7. **Go开发-数据库工具/驱动**: 这个标签...
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）
最新发布
12-01
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧； 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。
（58页PPT）PP某省市排水工程系统规划.pptx
12-01
（58页PPT）PP某省市排水工程系统规划.pptx
ComfyUI/Flux2 万物转材质图像生成
12-01
文件编号：c0177 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.csdn.net/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146316250 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/141897698
（73页PPT）关键岗位人才队伍素质盘点评估.pptx
12-01
（73页PPT）关键岗位人才队伍素质盘点评估.pptx
教育技术毕业设计全流程管理：上传规范·写作技巧·答辩策略一体化指导手册
12-01
内容概要：本文全面介绍了毕业设计的全流程管理，涵盖项目上传规范、跨学科写作技巧以及答辩通关攻略。详细说明了上传前的材料准备、系统操作步骤及格式要求，强调内容一致性与截止时限；针对不同学科提供了写作方法论，并提出文献综述三步法、AI工具使用规范和格式避坑指南；在答辩部分系统梳理了精神与物质准备、PPT设计原则、问答应对策略及评分标准适配要点，助力学生高效完成毕业设计各环节。; 适合人群：即将开展或正处于毕业设计阶段的本科及研究生层次学生，尤其适用于需跨学科研究或多专业融合的毕业生；; 使用场景及目标：①指导学生规范完成毕业论文上传流程，避免因格式或材料问题影响审核；②提升论文写作质量，掌握学科差异化的论证方法与创新路径；③帮助学生系统备战答辩，优化PPT展示与现场应答能力，争取更高评价； 阅读建议：建议按照“上传—写作—答辩”的流程顺序逐步阅读，结合自身进度针对性查阅相关章节，重点关注与本专业相关的写作方法与答辩策略，并配合实际操作进行演练与调整。
本项目是一个基于硬件描述语言Verilog实现的高效最大公约数计算模块专为数字电路设计与嵌入式系统优化而开发_详细实现了包括欧几里得算法二进制GCD算法以及多周期流水线架构在内.zip
12-01
本项目是一个基于硬件描述语言Verilog实现的高效最大公约数计算模块专为数字电路设计与嵌入式系统优化而开发_详细实现了包括欧几里得算法二进制GCD算法以及多周期流水线架构在内.zip
【Java支付集成】支付宝与微信支付SDK接入技术详解：移动端应用开发中支付功能实现与安全验证全流程
12-01
第三方支付功能的技术人员；尤其适合从事电商、在线教育、SaaS类项目开发的工程师。; 使用场景及目标：① 实现微信与支付宝的Native、网页/APP等主流支付方式接入；② 掌握支付过程中关键的安全机制如签名验签、证书管理与敏感信息保护；③ 构建完整的支付闭环，包括下单、支付、异步通知、订单状态更新、退款与对账功能；④ 通过定时任务处理内容支付超时与概要状态不一致问题：本文详细讲解了Java，提升系统健壮性。; 阅读应用接入支付宝和建议：建议结合官方文档与沙微信支付的全流程，涵盖支付产品介绍、开发环境搭建箱环境边学边练，重点关注、安全机制、配置管理、签名核心API调用及验签逻辑、异步通知的幂等处理实际代码实现。重点与异常边界情况；包括商户号与AppID获取、API注意生产环境中的密密钥与证书配置钥安全与接口调用频率控制、使用官方SDK进行支付。下单、异步通知处理、订单查询、退款、账单下载等功能，并深入解析签名与验签、加密解密、内网穿透等关键技术环节，帮助开发者构建安全可靠的支付系统。; 适合人群：具备一定Java开发基础，熟悉Spring框架和HTTP协议，有1-3年工作经验的后端研发人员或希望快速掌握第三方支付集成的开发者。; 使用场景及目标：① 实现微信支付Native模式与支付宝PC网页支付的接入；② 掌握支付过程中核心的安全机制如签名验签、证书管理、敏感数据加密；③ 处理支付结果异步通知、订单状态核对、定时任务补偿、退款及对账等生产级功能； 阅读建议：建议结合文档中的代码示例与官方API文档同步实践，重点关注支付流程的状态一致性控制、幂等性处理和异常边界情况，建议在沙箱环境中完成全流程测试后再上线。
低空智能网联体系发展路径及趋势.pdf
12-01
低空智能网联体系发展路径及趋势.pdf
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
12-01
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码的性能”展开，重点研究VP预编码在下行链路多用户通信系统中的应用，旨在通过Matlab代码实现优化LR辅助VP预编码的技术方案，提升系统性能。文中详细探讨了预编码技术的基本原理、晶格缩减算法的作用机制以及向量扰动方法在降低多用户干扰、提升传输效率方面的优势，并结合仿真代码展示其实现过程与效果验证。该资源属于通信技术优化与升级范畴，服务于科研仿真与算法复现需求。; 适合人群：具备通信工程、信号处理或相关领域基础知识，熟悉Matlab编程，从事无线通信系统研究或研究生及以上层次的科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解VP预编码与晶格缩减技术的结合机制；②掌握在多用户MIMO系统中实现高性能预编码的Matlab仿真方法；③为学术研究、论文复现或算法优化提供可运行的技术参考与代码支持。; 阅读建议：建议结合通信原理与矩阵理论基础知识学习，重点关注算法实现流程与性能对比分析部分，动手运行并调试提供的Matlab代码以加深理解，同时可拓展至其他预编码技术的对比研究。
用于将Matlab文件或代码行转换为Python
12-01
matlab2python 这是一个Python脚本，用于将Matlab文件或代码行转换为Python。此项目处于alpha阶段。 该实现严重依赖于Victor Leikehman的SMOP项目。 当前实现围绕SMOP构建，具有以下差异： 力图生成不依赖libsmop的代码，仅使用如numpy这样的标准Python模块。 使用常见缩写如np而非全称numpy。 尝试重排数组和循环索引，从0开始而不是1。 不使用来自libsmop的外部类matlabarray和cellarray。 增加了对Matlab类的基本支持，类体中声明的属性在构造函数中初始化。 因上述改动，产出代码“安全性较低”，但可能更接近用户自然编写的代码。 实现相对直接，主要通过替换SMOP使用的后端脚本，这里称为smop\backend_m2py.py。 一些函数替换直接在那里添加。 额外的类支持、导入模块以及其他微调替换（或说是黑客技巧）在matlabparser\parser.py文件中完成。 安装 代码用Python编写，可按如下方式获取： git clone https://github.com/ebranlard/matlab2python cd matlab2python # 安装依赖项 python -m pip install --user -r requirements.txt # 让包在任何目录下都可用 python -m pip install -e . # 可选：运行测试 pytest # 可选：立即尝试 python matlab2python.py tests/files/fSpectrum.m -o fSpectrum.py 使用方法 主脚本 存储库根目录下的主脚本可执行，并带有一些命令行标志（部分直接取自SMOP）。要将文件file.m转换为file.py，只需输入：
DVWA入门指南.md
12-01
DVWA漏洞靶场实战项目
ms-swift-main000.zip
12-01
ms-swift-main000.zip
信号识别识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图（Matlab代码实现）
12-01
【信号识别】识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“信号识别”主题，重点介绍了基于半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图的信号识别方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法结合了半监督学习、粗糙集理论、模糊逻辑与拉普拉斯特征映射技术，用于提升在标签样本稀缺情况下的信号分类性能，尤其适用于复杂背景噪声下的信号特征提取与识别任务。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建过程及关键步骤的编程实现，旨在帮助科研人员深入理解并应用该混合智能识别技术。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事通信、雷达、电子系统等领域工程开发的技术人员；熟悉机器学习与模式识别的基本概念者更佳； 使用场景及目标：①应用于低标注成本、高噪声环境下的信号分类任务，如雷达信号识别、通信信号监测等；②用于学术研究中对半监督学习与特征降维融合方法的探索与性能验证；③作为撰写相关领域论文或项目开发的技术参考与代码基础； 阅读建议：建议读者结合文档中的理论推导与Matlab代码逐段分析，动手运行并调试程序以加深理解；可尝试在不同信号数据集上进行实验对比，进一步优化参数设置与模型结构，提升实际应用场景下的识别精度与鲁棒性。
基于深度学习的Python布匹瑕疵智能检测系统源码
12-01
基于Python的织物表面缺陷检测系统源代码 本资源提供了一套完整的织物表面质量检测系统实现方案，采用Python编程语言开发。该系统通过计算机视觉技术，能够自动识别织物生产过程中产生的各类表面瑕疵，适用于纺织行业的质量控制环节。 系统核心功能包括图像预处理、特征提取、缺陷分类与定位。预处理模块对采集的织物图像进行标准化处理，包括灰度化、噪声滤除和对比度增强，以优化后续分析条件。特征提取环节采用多种算法组合，有效捕捉纹理异常、色差、孔洞、污渍等常见缺陷的视觉特征。 缺陷识别部分整合了传统图像处理技术与机器学习方法，实现对瑕疵类型的准确分类与严重程度评估。系统支持实时检测与批量处理两种模式，可集成于生产线进行在线质量监控，亦可用于离线样本分析。 代码结构清晰，包含完整的模型训练脚本与推理接口，并附有详细注释说明各模块功能与参数配置方法。用户可根据实际生产环境中的织物材质与缺陷类型，调整特征参数与分类阈值，以提升检测精度。 该系统为纺织制造业提供了一种高效、自动化的表面质量检测解决方案，有助于减少人工检验成本，提高产品合格率与生产一致性。所有功能模块均基于开源库实现，无需依赖特定硬件设备，具备较高的可移植性与扩展性。 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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