无题三

最新推荐文章于 2022-08-03 09:07:51 发布
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田野山涧春油然，子衿少年愁狂澜。
试问人间情何物，直叫生者死不还。

无题3
qingqingzijin1的博客
02-20 136
默默的转身 走向远方 曾经的过去 早已成为泛红的枫叶 从枫林的顶端慢慢跌落 默默的走进沉默 记忆中蔓生的衰草 已将所有曾经的足迹覆盖 对你 我只是过客 也只能转身离开 仿佛从不曾来 ...
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
飞上云端看彩虹
06-30 328
1.mysql是什么锁？ 2.什么时候用到复合主键？ 3.举列子说明为什么不用遵循第三范式？ 4.如果三台服务器都连接同一个局域网，怎么保证每台服务器都被访问到？ 5.spring中的bean是如何加载的？ 6.为什么要使用多线程? 7.请设计一个数据表，统计每一个用户的抽奖次数，并写出sql？     8.有一个含有100个数的数组，请写一个算法计算出每相邻两个数的和或者相邻三个数的和，并...
无题十三
wiscourper的博客
08-03 2283
春风又见杨柳色，庭院花枝笑独眠。孤身应更悲晚春，残梦犹叹花绝艳。
无题三首之一
diligentcat的专栏
04-05 850
三月出差至常州，回程前作 原约相邀游抱犊，一纸急令启长途。 花木经行无心赏，钟声夜伴尤秉烛。 塞北朔风三月暮，江南梅雨四月初。 别前同游舣舟亭，明月何须到六都。
无题　
05-18 362
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...
无题 无题
gdpt09的博客
12-17 339
自动卜卦程序，根据曾仕强老先生卜挂教程编写，自动出卦象，解卦需网上自查
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
### 三、《无题》的不同解读 #### 1. 爱情诗说 - 这种观点认为，《无题》主要表达了诗人对于爱情的执着和无奈。通过对昨夜美好时光的回忆，以及今夜分离的现实，展现了爱情中的喜悦与哀愁。 #### 2. 失意说 - 从另...
无题(5)
08-19
由于提供的文件内容和标签信息表明，内容很可能是一首诗或者是文学作品的一部分，而标题和描述均是“无题(5)”，标签为“课件”。这并不涉及直接的IT知识点。但考虑到这些信息可能是用于某种特定的课件或者是需要在...
无题(4)
08-19
由于给定的文件信息中【标题】和【描述】均为“无题(4)”，并没有提供具体的信息点，同时【部分内容】实际上是一段古诗文，这并不是可以展开的IT知识点。根据您的要求，以下我将从【标签】“课件”这一线索出发，...
无题(2)
08-19
根据给定的信息，【标题】和【描述】均显示为“无题(2)”，而【标签】显示为“课件”，【部分内容】提供了一段文字，然而这段文字实际上是一首古诗的内容，似乎与IT或技术无关。从信息来看，可能是OCR扫描错误，这...
2无题——学生学习课件
11-23
#### 三、无题诗的基调 无题诗的情感基调可以概括为“浓烈而凄清”。所谓“浓烈”，是指诗人在表达情感时毫不掩饰，直抒胸臆，展现了一种强烈的情感张力。而“凄清”则是指即使在深情厚谊之中，也总伴随着一种难以...
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 9206
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+
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法，适用于IEEE118节点电力系统。该方法旨在应对电力系统中源荷不确定性带来的挑战，通过构建分布鲁棒优化模型，有效处理多源输入下的动态最优潮流问题，提升系统运行的安全性和经济性。文中详细阐述了模型的数学 formulation、求解算法及仿真验证过程，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。该研究属于电力系统优化调度领域的高水平技术复现，具有较强的工程实用价值。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度的工程技术人员，尤其适合致力于智能电网、鲁棒优化、能源调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于电力系统多源环境下动态最优潮流的建模与求解；②支撑含可再生能源接入的电网调度决策；③作为鲁棒优化方法在实际电力系统中应用的教学与科研案例；④为IEEE118节点系统的仿真研究提供可复现的技术支持。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注不确定变量的分布鲁棒建模、目标函数构造及求解器调用方式。读者应具备一定的凸优化和电力系统分析基础，推荐配合YALMIP工具包与主流求解器（如CPLEX、Gurobi）进行调试与扩展实验。
云计算电子教材【物联网与云计算】基于传感器网络与RFID技术的智慧城市应用：云计算支撑下的物联网体系架构与产业融合发展
01-01
内容概要：本文系统介绍了物联网与云计算的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景及产业生态。文章阐述了物联网作为未来互联网的重要组成部分，通过RFID、传感器网络、M2M通信等技术实现物理世界与虚拟世界的深度融合，并展示了其在智能交通、医疗保健、能源管理、环境监测等多个领域的实际应用案例。同时，文章强调云计算作为物联网的支撑平台，能够有效应对海量数据处理、资源弹性调度和绿色节能等挑战，推动物联网规模化发展。文中还详细分析了物联网的体系结构、标准化进展（如IEEE 1888、ITU-T、ISO/IEC等）、关键技术（中间件、QoS、路由协议）以及中国运营商在M2M业务中的实践。; 适合人群：从事物联网、云计算、通信网络及相关信息技术领域的研究人员、工程师、高校师生以及政策制定者。; 使用场景及目标：①了解物联网与云计算的技术融合路径及其在各行业的落地模式；②掌握物联网体系结构、标准协议与关键技术实现；③为智慧城市、工业互联网、智能物流等应用提供技术参考与方案设计依据；④指导企业和政府在物联网战略布局中的技术选型与生态构建。; 阅读建议：本文内容详实、覆盖面广，建议结合具体应用场景深入研读，关注技术标准与产业协同发展趋势，同时结合云计算平台实践，理解其对物联网数据处理与服务能力的支撑作用。
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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