无题一

原创 已于 2022-08-02 14:39:30 修改 · 2.3k 阅读 · 0 ·
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于 2022-08-02 14:34:24 首次发布

树伸千丈总有尽，情延万里几时休。­

谁知终究花落处，倚窗独自叹忧愁。

无题1
Airbser的博客
02-12 388
闲来无事，在家补番。从前天开始，一共补了4部了。 碧蓝之海，非常好看的一部日常番，如果因为番名而以为它是一部纯恋爱番剧，那你可就大错特错了。我给它评分：9.8分。很羡慕男主的生活，身边的人都是自己所喜欢的，每天都有一帮前辈带你玩，也有好朋友在身边陪你疯，尽管有时不如意，但是如果有那样的朋友们，也不会感到寂寞。如果你想开怀大笑，不妨去看一看。 青春猪头少年不会梦到兔女郎学姐，真的，我不该在看完碧蓝之...
无题 1
weixin_30508309的博客
11-11 108
在The C++ Programming Language, 4th. Edition, pp. 66 上读到一句话, 半天没反应过来: A container that implements the functions required by the interface defined by the abstract class Container could use the containe...
无题无题无题
m0_61230957的博客
10-16 613
本文叙述一些个人在大三和大四需要做出选择时，积累的一些信息以及感想。
无题
艾小仙的专栏
01-29 388
想玩别人，先得被别人玩——来自无名人士这个要想写的话题，想了很久，也都没想好，最后，那就《无题》好了。这篇文章，我建议大家可以读到最后。1关于抄袭，我想但凡只要写过一点文章的朋友都应该很清...
【《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...
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
综上所述，《无题》作为李商隐的代表作之一，不仅展示了其高超的艺术才能，还反映了晚唐时期的社会风貌和个人情感世界。通过对该诗的深入解读，我们可以更好地理解李商隐的思想情感及其在中国文学史上的地位。
无题：idetest
02-25
在这一点上，您是一个人。 您无需使用eject 。 精选功能集适用于中小型部署，您不应该使用此功能。 但是，我们了解到，如果在准备就绪时无法自定义该工具，它将不会有用。 了解更多 您可以在了解更多。 要学习...
【《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...
QT属性动画--设置样式属性(其他属性)
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lizequan的博客
03-02 13万+
这里写自定义目录标题故事背景遇到的问题解决过程最终方法感悟 故事背景   最近在制作一个按钮切换的动画特效中接触了属性动画这部分内容，并由此产生了一些思考。 遇到的问题 解决过程 最终方法 感悟 ...
Volatile的其他特性
我想月薪过万的博客
03-03 13万+
2.1 volatile总体概览 在上一节中，我们已经研究完了volatile可以实现并发下共享变量的可见性，volatile除了保证可见性外，volatile还具备如下一些突出的特性： volatile的原子性问题：volatile不能保证原子性操作 禁止指令重排序：volatile可以防止指令重排序操作 2.2 volatile不保证原子性 2.3 代码测试 package Ls; /** * 目标：研究Volatile的原子性操作 * <p> * 基本观点：V.
【安卓基础】Android直接通过路径来操作其他应用的私有目录，可以吗？
m0_48179608的博客
03-02 9205
在上篇文章[【安卓基础】一文搞懂Android历代版本文件访问权限变化](https://blog.youkuaiyun.com/m0_48179608/article/details/122838494)我们对同一个应用的的文件访问权限做了比较。 那么不同应用之间文件访问又有什么限制呢？我们准备分二到三篇文件来阐述。 这篇文章，主要来看下不同系统版本下，我们直接通过路径来访问其它应用的**内部存储、外部存储私有目录**，看看能不能访问以及不同系统版本的区别。
Silane-PEG-NHS，SIL-PEG-NHS，可以用来修饰蛋白质、多肽以及其他活性基团，NHS-PEG-Silane
qq_39152602的博客
03-03 13万+
英文名称：Silane-PEG-NHS 中文名称：硅烷-聚乙二醇-活性酯 分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制） 质量控制：95%+ 存储条件：-20°C，避光，避湿 用 途：仅供科研实验使用，不用于诊治 外观: 固体或粘性液体，取决于分子量 注意事项：取用一定要干燥，避免频繁的溶解和冻干 溶解性：溶于大部分有机溶剂，如：DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性 取用：现配现用，将包装从冰箱中取出，置于干燥器中缓慢升至室温，打开瓶盖，取用。取用.
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
皮埃尔的博客
03-03 13万+
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用友U8开发及用友CO开发-CO方式U8销售发货单增删改审接口开发源码.rar
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C/C++实现欧姆龙FINS协议与PLC通信的代码库
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欧姆龙FINS（工厂集成网络系统）协议是专为该公司自动化设备间数据交互而设计的网络通信标准。该协议构建于TCP/IP基础之上，允许用户借助常规网络接口执行远程监控、程序编写及信息传输任务。本文档所附的“欧ronFins.zip”压缩包提供了基于C与C++语言开发的FINS协议实现代码库，旨在协助开发人员便捷地建立与欧姆龙可编程逻辑控制器的通信连接。 FINS协议的消息框架由指令头部、地址字段、操作代码及数据区段构成。指令头部用于声明消息类别与长度信息；地址字段明确目标设备所处的网络位置与节点标识；操作代码定义了具体的通信行为，例如数据读取、写入或控制器指令执行；数据区段则承载实际交互的信息内容。 在采用C或C++语言实施FINS协议时，需重点关注以下技术环节： 1. **网络参数设置**：建立与欧姆龙可编程逻辑控制器的通信前，必须获取控制器的网络地址、子网划分参数及路由网关地址，这些配置信息通常记载于设备技术手册或系统设置界面。 2. **通信链路建立**：通过套接字编程技术创建TCP连接至控制器。该过程涉及初始化套接字实例、绑定本地通信端口，并向控制器网络地址发起连接请求。 3. **协议报文构建**：依据操作代码与目标功能构造符合规范的FINS协议数据单元。例如执行输入寄存器读取操作时，需准确配置对应的操作代码与存储器地址参数。 4. **数据格式转换**：协议通信过程中需进行二进制数据的编码与解码处理，包括将控制器的位状态信息或数值参数转换为字节序列进行传输，并在接收端执行逆向解析。 5. **异常状况处理**：完善应对通信过程中可能出现的各类异常情况，包括连接建立失败、响应超时及错误状态码返回等问题的处理机制。 6. **数据传输管理**：运用数据发送与接收函数完成信息交换。需注意FINS协议可能涉及数据包的分割传输与重组机制，因单个协议报文可能被拆分为多个TCP数据段进行传送。 7. **响应信息解析**：接收到控制器返回的数据后，需对FINS响应报文进行结构化解析，以确认操作执行状态并提取有效返回数据。 在代码资源包中，通常包含以下组成部分：展示连接建立与数据读写操作的示范程序；实现协议报文构建、传输接收及解析功能的源代码文件；说明库函数调用方式与接口规范的指导文档；用于验证功能完整性的测试案例。开发人员可通过研究这些材料掌握如何将FINS协议集成至实际项目中，从而实现与欧姆龙可编程逻辑控制器的高效可靠通信。在工程实践中，还需综合考虑网络环境稳定性、通信速率优化及故障恢复机制等要素，以确保整个控制系统的持续可靠运行。 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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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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