指尖沙

最新推荐文章于 2025-11-04 15:07:08 发布
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#水水心情

[size=18][color=blue]我是指尖沙,一粒被人握在指尖的沙
他不会把我握的很紧,也不会握的松松的
握的太紧,他怕影响到他甚至是刺痛了他
握的松了,他怕哪天把我丢掉了我不再回来了
原来的我，小心翼翼的呆在他的指尖
现在的我，想趁着这秋风，离开他的手指去远方[/color][/size]
iteye_7277
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weixin_39692245的博客
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一入古言深似海，看了就会沉浸在古色古香的文字里，目前，现言已经失宠，如果有超级好看的古言可以留言推荐，up主准备书荒了，那么～我就来总结一下，我觉得好看的文笔好的古风小说，古代言情都是经典仙侠文，必看系《司命》(最爱)尔笙是一个孤女 她说，全家都在土里面埋着，就是为了让她活得恣意妄为 没人在乎，无人牵挂才是真自由 但是这只是她自己说的 当生命中突然出现那么一个人 牵她的手，背着她走，为她铸剑，教她...
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2020年8月5日21:35:43 图像左右上下翻转
特别的猫
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代码如下：功能比较简单，没有什么难度，基本思路是从数据中获取图像ID，读取进行旋转镜像操作。需要主要的是，imread(ImagePath[0].toLocal8Bit().toStdString())，因为路径有中文，会出现读取不到的现象。 The code is as follows: the function is relatively simple, there is no difficulty, the basic idea is to get the image ID from the da.
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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
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【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）
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【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：
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