无题

原创 于 2006-02-26 19:58:00 发布 · 779 阅读 · 0 ·
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#工作

唉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

做人难啊！

做好人更难！

我可以很负责地告诉我自己，现在的我很生气。。。。。。

责任莫名的压在我的身上，莫名的我，只有默默承受。

再想想办法吧，办法总是会有的！别着急。

面包会有的，工作也同样如此。

不用担心，会解决的！

Ｔａｋｅ　ｉｔ　ｅａｓｙ！

jason_hisoft
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无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 358
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
这是一个基于Docker容器化技术实现的企业级私有云文档协作与在线编辑一体化部署解决方案项目_通过精心编排的DockerCompose配置将Seafile开源私有云盘系统与Onl.zip
12-04
这是一个基于Docker容器化技术实现的企业级私有云文档协作与在线编辑一体化部署解决方案项目_通过精心编排的DockerCompose配置将Seafile开源私有云盘系统与Onl.zip
C++编程面向对象核心特性的技术解析：封装继承多态在软件工程中的应用与实现
12-04
内容概要：本文系统梳理了C++的核心基础知识，涵盖面向对象三大特性（封装、继承、多态）、动态内存管理（new/delete与malloc/free的区别）、作用域、引用与指针、类与对象、构造与析构函数、静态成员、常函数、运算符重载、拷贝构造、赋值操作符、单例与工厂设计模式、STL常用容器（vector、list、deque、map、set、unordered_map）及其操作，以及迭代器、算法和函数对象等内容。文章通过代码示例深入讲解了C++中关键机制的实现原理，如多态的虚函数表机制、智能指针替代方案、内存泄漏防范等。; 适合人群：具备C++基础语法知识，有一定编程经验，希望深入理解C++面向对象机制、内存管理和常用设计模式的初中级开发者，尤其适合准备面试或提升系统编程能力的学习者； 使用场景及目标：①掌握C++面向对象核心机制的底层原理与实现方式；②理解常见设计模式在C++中的应用；③熟练使用STL容器与算法进行高效编程；④辨析C++中易混淆概念（如new/malloc、引用/指针、深拷贝/浅拷贝）； 阅读建议：建议结合代码示例动手实践，重点关注类的构造与析构过程、多态实现机制、STL容器的操作特性及设计模式的应用场景，理解其背后的设计思想而不仅仅是语法使用。
能源布线器实现电网的最佳电力分配.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了基于物理信息神经网络（PINN）驱动的三维声波波动方程求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法将深度学习与物理建模相结合，利用PINN在无需大量标注数据的情况下，通过引入偏微分方程作为物理约束，直接从初始和边界条件出发求解三维声波传播问题，适用于复杂介质中的波动模拟与反演分析。; 适合PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）人群：具备一定数学基础和Matlab编程能力，从事物理仿真、声学、地球物理、计算力学等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统数值方法（如有限差分、有限元）在高维或复杂边界条件下计算成本高的问题；②探索数据驱动与物理驱动融合的建模范式，提升模型泛化能力和求解效率；③应用于地震波传播模拟、医学超声成像、噪声控制等实际科研与工程场景。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，理解PINN的网络结构设计、损失函数构建及物理约束嵌入方式，动手调试参数并扩展到其他偏微分方程求解任务中，以深入掌握其原理与应用技巧。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
12-04
内容概要：本文档介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案，重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程，并计算微带结构的回波损耗参数（S11），以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型，精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁仿真，能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包，涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程；② 分析微带天线的回波损耗特性，优化天线设计参数以提升宽带匹配性能；③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧，拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置，运行并调试提供的MATLAB代码，通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化，从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
定义小区覆盖面积和链路预算计算，基于两个参数——遮挡和路径损耗——进行比较分析。.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
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（52页PPT）DG汽车设计制造一体化整车产品生命PLM解决方案.pptx
12-04
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测绘工程基于无人机多源传感器的高精度测绘技术：全场景地理信息获取与三维建模应用
12-04
内容概要：本文系统介绍了无人机测绘在多个领域的广泛应用，重点阐述了其在基础地理信息测绘、工程建设、自然资源与生态环境监测、农业与农村管理、应急救灾以及城市管理等方面的实践价值。无人机凭借灵活作业、低成本、高精度和快速响应的优势，结合航测相机、LiDAR、多光谱、热成像等多种传感器，能够高效获取DOM、DSM、DEM、DLG等关键地理数据，并生成三维模型，显著提升测绘效率与精度，尤其适用于复杂地形和紧急场景。文章还强调了无人机在不同时期工程项目中的动态监测能力及在生态环保、土地确权、灾害应急等方面的数据支撑作用。; 适合人群：从事测绘、地理信息系统（GIS）、城乡规划、自然资源管理、农业信息化、应急管理等相关工作的技术人员与管理人员；具备一定地理信息基础知识的专业人员；无人机应用从业者或爱好者。; 使用场景及目标：①了解无人机测绘的技术优势及其在各行业中的具体应用场景；②为实际项目中选择合适的无人机测绘方案提供参考依据；③支持政府部门、企事业单位在土地管理、工程建设、灾害应对等领域实现数字化、智能化决策。; 阅读建议：此资源以应用为导向，涵盖了技术原理与实践案例，建议结合具体业务需求深入研读，并可进一步索取“无人机测绘设备选型与作业流程清单”以指导实际操作。
基于JavaWeb技术栈原创开发的个人博客系统源码项目_该项目采用Struts2框架结合JSP与FreeMarker模板引擎进行后端架构设计并运用Service层与Dao层实现业.zip
12-04
基于JavaWeb技术栈原创开发的个人博客系统源码项目_该项目采用Struts2框架结合JSP与FreeMarker模板引擎进行后端架构设计并运用Service层与Dao层实现业.zip
yolov5v7.0.zip
12-04
YOLOv5基础模型v7.0
C# WinForm实例大全(198个经典Csharp WinForm实例源码)
最新发布
12-04
提供了198个经典的C# WinForm实例源码，涵盖了各种常见的WinForm应用场景。这些实例源码旨在帮助学习C# WinForm开发的朋友快速掌握相关技术，提升编程技能。 资源内容 实例数量：198个 实例类型：涵盖了WinForm开发的各个方面，包括但不限于控件使用、界面设计、数据绑定、事件处理等。 适用人群：适合所有对C# WinForm开发感兴趣的初学者和进阶开发者。
opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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