一个小时内学习SQLite数据库

原创 于 2013-07-27 14:30:07 发布 · 586 阅读 · 0 ·
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本文详细解析了大数据开发领域的核心技术和应用，包括Hadoop、Spark、Flink等主流框架，以及如何利用这些技术进行数据处理、分析和挖掘。
http://database.51cto.com/art/201205/335411.htm
一个小时内学习 SQLite 数据库
10-30
SQLite 是一款轻量级的、开源的嵌入式关系...在一个小时内学习 SQLite，你可以快速掌握其基本操作，为你的项目或应用构建可靠的数据库支持。通过实践和深入学习，你将能够熟练地运用 SQLite 实现复杂的数据管理和查询。
一小时内学习sqlite
04-27
SQLite 是一个轻量级的、开源的嵌入式数据库，它不需要单独的服务器进程，而是直接集成在应用程序中。SQLite 提供了一个 SQL 数据库引擎，能够处理事务，并且支持多种 SQL 语法。它的便携性、易用性和高效性使其成为...
HBB 无后台推送 9.1-0（HBB-9.1.0）
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推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
01-04
青鸟消防293K接口卡232和485转换
基于注意力机制的目标检测模型优化：GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
01-04
内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
01-04
内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
01-04
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
qt-opcda.rar
01-04
qt-opcda.rar
可回收材料目标检测数据集-20251117-193511.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：可回收材料目标检测数据集 图片数量： - 训练集：7,701张图片 - 验证集：733张图片 - 测试集：367张图片 - 总计：8,801张图片 分类类别： - carton（纸板）：常见可回收包装材料 - metal（金属）：如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel（纸）：纸张类可回收材料 - plastico（塑料）：塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio（玻璃）：玻璃瓶和罐等可回收玻璃 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务 数据格式：JPEG图片，来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型，用于智能垃圾桶或回收站，提升垃圾处理效率。 环保与可持续发展应用： 集成至环保设备或移动应用，提供实时材料识别功能，促进垃圾分类和资源回收，支持绿色倡议。 学术与工业研究： 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究，推动AI技术在环保中的创新应用。 教育与培训： 可用于学校或社区项目，作为垃圾分类教育的视觉辅助工具，提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 标注采用YOLO格式，确保边界框定位准确，类别覆盖五种常见可回收材料，具有高度实用性。 数据规模合理： 拥有超过8,000张图片，训练集、验证集和测试集分布均衡，支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），可直接用于目标检测模型开发，加速应用部署。 环保价值突出： 专注于可回收材料识别，有助于减少垃圾污染、促进循环经济，具有显著的社会和环境效益。
GitHub API PHP实现
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/5ed8d31ef4ac GitHub API 是基于PHP语言进行编写的GitHub API。 其使用方法是什么？ $ api = new API ( "towa0131" );echo $ api -> getId ();echo $ api -> getCreatedAt ();#=-=-=-=[Output]=-=-=-=#231220102016 - 10 - 28
安卓布局代码-下载即用.zip
最新发布
01-04
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/3ecf8798b8af 基于安卓平台的应用开发涉及编程操作，涉及将数据以文本文件形式进行存储和检索，同时包含界面设计元素，这些内容构成了安卓系统入门阶段的学习与实践核心。
Abaqus 6.14安装教程(含安装包)
01-04
Abaqus 6.14安装教程(含安装包)
Adobe Illustrator 2021（AI2021）安装教程(含安装包)
01-04
Adobe Illustrator 2021（AI2021）安装教程(含安装包)
建筑风化目标检测数据集-20251118-014557.zip
01-04
建筑风化目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：建筑风化目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：435张图片 验证集：124张图片 测试集：62张图片 总计：621张图片 • 训练集：435张图片 • 验证集：124张图片 • 测试集：62张图片 • 总计：621张图片 • 分类类别： efflorescence：建筑表面的风化现象，常见于混凝土或砖石结构，表现为白色盐沉积。 • efflorescence：建筑表面的风化现象，常见于混凝土或砖石结构，表现为白色盐沉积。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片数据，来源多样，适用于模型训练。 二、适用场景 • 建筑行业缺陷检测：用于开发自动检测建筑表面风化现象的AI系统，辅助维护和修复工作，提升施工质量评估效率。 • 环境与农业监测：可能应用于类似表面缺陷的识别，如作物病害或土壤问题，支持可持续农业实践。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在材料科学和建筑工程中的研究，推动AI在实际工业问题中的应用。 • 教育与培训：可作为建筑或工程教育中，学习缺陷识别和检测的教材资源，帮助培训专业人员。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性：每张图片均采用YOLO格式标注，确保边界框定位准确，直接适用于目标检测模型训练，提升模型可靠性。 • 类别专注：专注于建筑风化现象，数据针对性强，有助于模型学习特定特征，提高检测精度。 • 任务适配性强：兼容主流深度学习框架，如YOLO、Faster R-CNN等，便于快速集成和开发，支持多种应用场景。 • 实际应用价值：数据集面向实际工业问题，帮助提升建筑维护的自动化水平和效率，降低人工检测成本。
qcustomplot-增加坐标轴放大缩小限制
01-04
// 增加坐标轴放大缩小限制 void QCPAxis::setRangeLimit(double lower, double upper)
一小时速成：SQLite嵌入式数据库入门与安装指南
学习SQLite的一个小时内，你可以完成以下任务： 1. 下载和配置SQLite环境，包括选择合适的版本和设置路径。 2. 了解SQL的基本语法，如数据类型、创建表、插入数据和查询操作。 3. 学习如何使用SQLite的事务处理机制...
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