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最新推荐文章于 2025-06-09 11:31:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-09 11:31:02 发布 · 304 阅读 · 0 ·
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本文介绍了一种配置管理系统的设计思路，涉及多个关键字段如端口地址、方向、启用状态等，并详细阐述了本地与远程信息的管理方式及服务授权、密钥管理等内容。
source = ["portAddr",\
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license文件生成原理
Lison
06-04 7万+
现在很多J2EE应用都采用一个license文件来授权系统的使用，特别是在系统购买的早期，会提供有限制的license文件对系统进行限制，比如试用版有譬如IP、日期、最大用户数量的限制等。    而license控制的方法又有很多，目前比较流行，只要设计的好就很难破解的方法就是采用一对密匙（私匙加密公匙解密）来生成License文件中的Sinature签名内容，再通过Base64或Hex来进行编码
Netty使用与实现.pdf
03-09
### Netty的使用与实现详解 #### 一、Netty简介 Netty是一个高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架，用于快速开发可维护的高性能协议服务器与客户端。它简化了网络程序的开发过程，提供了丰富的特性支持，使得...
【comfyui教程】AIGC绘画: ComfyUI安装及环境配置
z19981的博客
03-21 958
ComfyUI是一种新型的Stable Diffusion用户界面，因其独树一帜的“节点式”界面，逐渐成为了AI绘画领域进阶玩家的得力武器。搭配各式各样的自定义节点与功能强大的工作流，它得以用更低的配置实现许多在WebUI等常规界面里无法做到的复杂生成任务，并为基于Stable Diffusion搭建各类AIGC应用提供了便利。
【comfyui教程】开源文生图模型之光！ComfyUI - AuraFlow详细搭建教程
z19981的博客
06-09 1323
AuraFlow开源文生图模型搭建教程发布，详细介绍在算家云平台和本地的部署方法。该模型由Fal团队开源，基于6.8B参数优化架构，在物体空间和色彩表现上具有优势。教程涵盖从创建容器镜像、启动项目到开启外部访问的完整流程，并提供了本地部署的详细步骤，包括ComfyUI环境搭建、模型下载和工作流获取等。此外还介绍了可选的管理器插件安装方法，帮助用户更好地使用这一强大的开源AI工具。
赶上画图季！完成正版Stable Diffusion安装方法
z19981的博客
08-12 1143
在过去的几年里，人工智能（AI）取得了极大的进展一种能够将输入的语句转换为图像的工具最突出的就属DALL-E 2、Stable Diffusion 和 Midjourney。
【comfyui教程】comfyui 详细介绍及用途和使用教程
z19981的博客
05-29 825
ComfyUI是一款基于节点的AI图像生成工具，提供高度模块化的工作流管理。用户可通过拖拽节点自由组合模型（如稳定扩散、VQGAN）、调整参数，实现艺术创作、概念设计、图像超分辨率和风格转换等功能。其可视化界面支持灵活构建复杂流程，兼容多种深度学习模型。安装需Python 3.8+和GPU环境，通过命令行启动后在浏览器操作。该工具适用于从艺术创作到AI研究的多种场景，为图像生成提供定制化解决方案。
lison软件工程——机票预订系统(last).zip
03-21
机票预订功能：验证并保存旅客信息并按照旅客订票的要求安排航班，并将数据保存在机票预订文件库中，之后打印单据给旅客。 机票变更功能：验证旅客的机票变更请求是否合理，若合理，则为其重新安排航班，否则，变更...
return 后面接表达式
07-28
](https://blog.csdn.net/Lison_Zhu/article/details/77451577)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":...
SI配置文件.zip
01-02
最后，"SI_lison.xml"很可能是一个XML格式的配置文件，其中包含了具体的设置参数。XML是一种常用的数据交换格式，它结构清晰，易于人和机器阅读。在这个文件中，可能包含了默认编码和默认缩进的设置。编码设置确保了...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
【计算机视觉】基于YOLOv5的博物馆展品识别系统设计：融合UI界面的智能导览与管理方案
01-03
内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型与UI界面相结合的博物馆智能展品检测系统，旨在实现展品的自动识别与信息交互。系统利用YOLOv5的高效目标检测能力，结合自定义或公共数据集进行模型训练，并通过数据增强提升泛化性能。文章详细阐述了从环境搭建、数据准备、模型训练与优化到UI界面设计的完整流程，最终实现一个可部署的图形化识别系统，支持图像加载、实时检测和结果展示等功能。该系统有助于提升博物馆的管理效率、展品安全及游客参观体验。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识的学生、研究人员及AI应用开发者，尤其适合从事计算机视觉或智慧文旅项目的技术人员； 使用场景及目标：①用于博物馆智能导览系统开发，实现展品自动识别与信息推送；②辅助馆藏管理，实时监控展品位置与状态；③作为教学案例，学习YOLOv5模型训练与GUI集成方法； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与飞书资料，动手实践模型训练与界面部署过程，重点关注数据集构建、参数调优与系统测试环节，以深入掌握智能识别系统的全流程开发。
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
01-03
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
易语言获取树型框选中项全路径
01-03
先看效果： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在易语言编程环境中，"获取树型框中当前选中项的完整路径"是一项基础且频繁使用的操作，其主要目的是检索用户在树型框（Tree View）组件中所选中节点的完整路径信息。 这一功能在设计用户界面时，特别是在处理文件系统或层级结构数据展示的情境下，显得尤为关键。 接下来将深入阐述这一技术要点。 易语言是一种面向对象且组件化的中文编程工具，其设计初衷是为了简化编程过程，使编程对普通用户更加友好。 在易语言中，内置了多样化的控件和函数库，旨在辅助开发者构建用户界面以及处理各类逻辑任务。 树型框（Tree View）控件是易语言提供的一种图形用户界面元素，能够有效展示具有层级关系的数据，常用于文件浏览器、目录结构可视化或自定义数据分类等应用场合。 每个节点均可能包含子节点，用户可以通过点击操作来展开或收起其子节点。 为了完成“获取树型框当前选中项的完整路径”的任务，需要运用以下核心函数：1. `树型框.获取选中节点`：该函数返回当前在树型框中被选定的节点。 若未选择任何节点，函数将返回一个空值。 2. `树型框.节点路径`：此函数用于获取指定节点的路径字符串。 路径通常是以特定分隔符（如`\`）连接的节点文本，体现了节点在树型框中的层级位置。 3. 循环和递归技术：鉴于树型框可能包含多层级的节点，必须遍历所有父节点以构建完整的路径。 这通常借助循环和递归技术实现，从当前选中的节点开始，向上追溯到根节点，每次调用`树型框.获取父节点`来获取上一级节点，直至到达根节点。 4. 文本操作处理：在获取到各个节点的路径信息后，可能还需要进行一些文本操作，例如添加起始或结束分隔符，或整合成一个完整的路径字符串。 下面提供一个简化...
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