常用开源技术搜集

最新推荐文章于 2024-07-02 10:42:21 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-02 10:42:21 发布 · 147 阅读 · 0 ·
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XBlink 1.0.0 版本正式发布，这是一个轻量级且高效的序列化与反序列化工具。当前版本支持 XML 格式，未来计划增加 JSON 和 YAML 的支持。相较于之前版本，新版本在架构上进行了改进，虽然 jar 包体积略有增加但仍保持较小体积，功能性和性能得到了显著提升，并引入了更多扩展机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

  1. XBlink 1.0.0版发布，更轻、更快、更好用。一个轻量级的通用型序列化反序列化工具,该版本目前仅提供了XML的序列化支持，后续版本将支持JSON与YAML格式。相比之前的版本，采用了新架构，jar包体积稍胖（比XStream还是小很多的），功能与性能上有了大幅提高，并提供了更多的扩展机制。
  2. Dorado
  3. http://www.zkoss.org

 

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中孚密保卫士是由中孚信息股份有限公司开发的一款信息安全产品，主要用于终端计算机的保密管理和数据防泄漏 它主要面向政府机关、军工单位、科研院所等对信息安全有较高要求的涉密单位，帮助其实现对涉密信息的全
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Python批量发送短信验证码的实现方法.doc
08-14
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信号处理领域中经验模态分解(EMD)对复杂信号进行IMF分量提取与应用
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了经验模态分解（EMD）这一强大的信号处理技术，详细解释了EMD如何将复杂信号分解为多个内在模态函数（IMF）分量，从而揭示信号的局部特征。文中不仅提供了理论背景介绍，还给出了具体的Python代码实例，展示了EMD在去除心电图基线漂移和分析多层信号方面的实际应用场景。同时指出了EMD存在的局限性和优化方法，如边界效应和模态混叠问题及其解决方案。 适合人群：从事信号处理相关工作的研究人员和技术人员，尤其是对非平稳信号处理感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要从复杂信号中提取有用信息的各种场合，如金融数据分析、生物医学工程等领域。目标是帮助读者掌握EMD的基本原理和具体应用，提高处理非平稳信号的能力。 阅读建议：建议读者结合提供的代码片段动手实践，深入理解EMD的工作机制以及如何针对不同类型的数据选择合适的参数设置。
神经网络基础知识的入门教学指南
08-14
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C++ 编程语言实现的神经网络库
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5ded706c7f1c C++ 编程语言实现的神经网络库（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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