2015年3月记录

原创 于 2015-04-02 17:02:45 发布 · 483 阅读 · 0 ·
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作者在三月份专注于复习JavaSE知识并取得了显著的进步。月末，作者还前往宏村旅游，体验了那里的田园风光。

3月一直在复习javase知识。

整体水平有提升，甚为欣慰。

3月底去了次宏村，世外桃源，画里乡村，不虚此行。

2014年10月至2015年3月在南极洲Syowa站记录的具有谐波泛音的地震颤动统计
06-04
2014年10月至2015年3月，在Syowa站（SYO）的三分量短周期地震仪（HES）和宽带地震仪（STS-1）中共发现了82次地震和66次冰震。 ，南极洲。 这些震颤数量的统计数据表明，在此期间，温度和/或风速大幅增加时，很可能会...
pdxpython2015:2015 年 3 月波特兰 Python 聚会
06-16
【标题】"pdxpython2015:2015 年 3 月波特兰 Python 聚会" 指的是一场在2015年3月于美国波特兰市举办的Python编程语言爱好者聚会活动。这场活动聚集了Python开发者、学习者和爱好者，共同探讨和分享Python的相关知识...
2015年7月生化室内质控总结报告.docx
04-09
【2015年7月生化室内质控总结报告】 该报告主要涵盖了2015年7月生化实验室的室内质量控制（Internal Quality Control, IQC）情况，旨在评估和确保实验室检测结果的准确性和可靠性。室内质控是医学实验室日常工作中...
2015年6月24日太空种子种植活动观察记录表.doc
10-28
通过对2015年6月24日太空种子种植活动观察记录表的分析，我们可以总结出以下几个知识点： 1. 植物生长期的记录：植物生长期是指植物从播种到成熟的整个生长过程。通过记录植物的生长情况，我们可以了解植物的生长...
2015年奢侈品行业发展及品牌竞争报告(2015年3月).pdf
10-12
10%的过去一年有消费记录的受访者表示在2015年不再购买奢侈品，其中初级购买者的数量下降幅度更大（16%），而高级购买者这一比例仅为4%。2014年的奢侈品购买者在2015年的预算平均下降11%，但初级购买者的人均预算...
飞飞1.9百度影音迅雷资源采集插件的源代码
12-27
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/08303629d63e 这是什么？ 一款由 GO 编写的影视采集器，可以采集支持 MacCMS 的影视站 特色： 简单轻量,部署即开即用 高效,采用 gin 框架 易用,api 接口语义化 现代化,前后端分离 前端 前台源码：Go 后台源码：Go 功能 已实现 全局资源采集 采集间隔自定义 采集分类可控 搜索功能 分类功能 图片资源反向代理，客户端无感知 自定义采集源 前台后台管理页面分离 支持 mysql、sqlite 热点数据缓存(LRU 算法) 日志系统 数据管理(导出导入) 全新的后台管理系统，功能更完善（前后端适配） 待实现(完成) 流量统计 采集逻辑抽象化，方便支持更多类型的采集接口 对外api提供 技术栈 gjson、gorm、gin、vue、naive-ui 后端 api 文档：请查看和两个文件，其中定义了所有api 使用 手动构建 所需环境： Golang >= 1.18 nodejs pnpm make(构建工具) 步骤： 或者 安装 zig nightly Docker-compose 部署（推荐） 下载本仓库的 master 分支的文件，运行以下命令 -- 后台地址:www.example.com/admin/ 默认管理员账户:admin 默认密码:admin888 贡献代码 欢迎 fork 本仓库，该项目是我业余之时制作，欢迎贡献代码!
winlator10.0安装包
12-27
winlator的10.0安装包（搬运），见winlator.org或https://github.com/brunodev85/winlator/releases
PAINTER.wav
12-27
PAINTER.wav
胚胎实例分割数据集_20251118_022628.zip
12-27
胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：胚胎实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：219张图片 验证集：49张图片 测试集：58张图片 总计：326张图片 • 训练集：219张图片 • 验证集：49张图片 • 测试集：58张图片 • 总计：326张图片 • 分类类别： 胚胎（embryo）：表示生物胚胎结构，适用于发育生物学研究。 • 胚胎（embryo）：表示生物胚胎结构，适用于发育生物学研究。 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片来源于相关研究领域，格式为常见图像格式，细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统：构建能够自动分割胚胎实例的AI模型，用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究：在生殖医学、遗传学等领域，辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究：支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究，推动AI在胚胎学中的应用，助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训：用于高校或研究机构的实验教学，帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性：实例分割标注由领域专家完成，确保胚胎轮廓的精确性，提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性：专注于胚胎实例分割，填补相关领域数据空白，适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性：采用YOLO标注格式，易于集成到主流深度学习框架中，简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出：为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源，促进AI在生物学中的实际应用。
STM32F103C8T6与MPU6050步数计数程序
12-27
本资源文件包含了一个基于STM32F103C8T6微控制器和MPU6050传感器实现的步数计数程序。该程序通过MPU6050传感器获取行走的步数，并在OLED显示屏上实时显示步数信息。经过实际测试，该程序功能正常，可直接使用。 功能特点 主控芯片：STM32F103C8T6 传感器：MPU6050 显示设备：OLED显示屏 功能：实时获取并显示行走步数 使用说明 硬件连接： 将STM32F103C8T6与MPU6050传感器按照电路图连接。 将OLED显示屏与STM32F103C8T6连接。 软件配置： 下载并解压本资源文件。 使用Keil或其他支持STM32的开发工具打开工程文件。 编译并下载程序到STM32F103C8T6开发板。 运行程序： 程序启动后，MPU6050将开始检测行走步数。 步数信息将实时显示在OLED显示屏上。
中山大学期末代数结构.zip
最新发布
12-27
中山大学期末代数结构
对MP4格式文件的解码流程进行分析
12-27
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/827ac0f2fdce MP4 Basic MP4 reader in Go! CLI and library for ISO/IEC 14496-12 - ISO Base Media File Format https://godoc.org/.com/alfg/mp4 Build Status Build status GoDoc Go Report Card Usage See examples/ for more examples. Develop Or build the CLI: Documentation GoDocs License MIT
电容屏的原理、结构与分类
12-27
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/158bf1d73345 GT911 gt911电容触摸屏驱动
物品实例分割数据集_20251118_053119.zip
12-27
物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：物品实例分割数据集 • 图片数量：训练集1441张、验证集167张、测试集172张，总计1780张图片 • 分类类别：物品（item） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务 • 数据格式：图片数据，来源于多样场景 二、适用场景 • 物品实例分割AI系统开发：支持构建能够自动识别并精确分割物品轮廓的AI模型，应用于自动化检测和识别系统。 • 物流与仓储管理：用于物品的分割和定位，提升库存管理、货物追踪和物流效率。 • 制造业质量检查：在制造过程中，对零件或产品进行实例分割，辅助质量评估和生产流程优化。 • 零售行业应用：集成至零售系统中，实现商品自动分割和识别，优化库存管理和用户体验。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉领域的研究，特别是在实例分割任务上的模型开发和性能评估。 三、数据集优势 • 精准标注：每个物品实例均采用多边形标注，精确捕捉轮廓细节，确保分割准确性和可靠性。 • 数据多样性：数据集覆盖多种场景下的物品图片，增强模型在不同环境下的泛化能力和适应性。 • 任务专用：专注于实例分割任务，标注兼容YOLO等主流深度学习框架，便于模型训练和部署。 • 实用性强：适用于实际工业和应用场景，为物品分割相关AI开发提供高质量数据支撑，加速模型迭代。
空时自适应处理用于机载雷达-机载阵列雷达信号环境（Matla代码实现）
12-27
空时自适应处理用于机载雷达——机载阵列雷达信号环境（Matla代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一个专注于科研仿真辅导服务的专业团队，涵盖多个技术领域，包括智能优化算法、机器学习与深度学习、图像处理、路径规划、无人机应用、通信技术、信号处理、电力系统管理、元胞自动机模拟以及雷达技术等。文档列举了大量基于Matlab和Simulink的代码实现案例，涉及空时自适应处理在机载雷达信号环境中的应用、电力系统状态估计、分布式电源接入影响分析、传感器优化配置、连锁故障建模、含风电系统的低碳调度等多个科研方向。此外，还提供了丰富的资源下载链接，服务于广泛的工程与科学研究需求。; 适合人群：具备一定Matlab/Simulink编程基础，从事电气工程、自动化、通信、控制、能源系统、人工智能等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①为科研项目提供成熟的技术解决方案与代码参考；②辅助论文复现与算法验证；③支持多学科交叉项目的仿真建模与优化分析；④提升科研效率，推动创新性研究成果产出； 阅读建议：建议读者结合自身研究方向，按需查阅相关技术模块的内容，并充分利用提供的网盘资源进行实践操作与代码调试，以加快科研进程。
蜜蜂黄蜂人类蜂群关键点检测数据集_20251118_170525.zip
12-27
一、基础信息 数据集名称：蜜蜂黄蜂人类蜂群关键点检测数据集 图片数量： 训练集：2265张图片 验证集：214张图片 测试集：108张图片 总计：2587张场景图片 分类类别： - Bee（蜜蜂）：常见的传粉昆虫，在农业和生态系统中具有重要作用。 - Hornet（黄蜂）：可能具有攻击性的昆虫，需监测以防范风险。 - Human（人类）：场景中的人物，可用于行为分析或安全应用。 - Swarm（蜂群）：指蜜蜂或黄蜂的群体，表示集体行为模式。 标注格式：YOLO格式，包含关键点坐标和类别标签，适用于关键点检测任务。 数据格式：JPEG图片，来源于实际场景，细节丰富。 二、适用场景 农业与环境监测系统开发：数据集支持关键点检测任务，帮助构建能够自动识别蜜蜂、黄蜂及蜂群关键点的AI模型，用于害虫控制、作物保护或生态平衡监测。 安全与监控应用：集成至智能监控系统，检测人类和昆虫活动，提供实时警报功能，适用于家庭、公共场所或工业区域的安全管理。 生态研究与行为分析：支持昆虫群体行为研究，通过关键点分析动态模式，助力生态学、昆虫学或生物多样性研究。 教育与实践培训：数据集可用于高校或培训机构，作为计算机视觉和昆虫识别课程的教学资源，提升学生实践能力。 三、数据集优势 多类别覆盖与精准标注：包含4个关键类别，每个类别均有关键点标注，确保模型学习准确的特征表示，提升检测精度。 数据多样性与真实性：图片来源于真实环境，覆盖不同场景和条件，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），直接适用于关键点检测任务，并可扩展至其他视觉应用。 应用价值突出：专注于实际需求如农业害虫管理和安全监控，为相关行业提供高效、可靠的数据支持，推动AI技术落地。
彩虹岛支持易语言开发和部署源代码
12-27
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 易语言核心库扩展 注意 本项目仅维护VC2017Linker及以上版本。 非商业用途，源码可以任意使用及传播，在复制与传播时必须注明开源地址。 。 禁止使用本项目开发违反国家法律的软件。 开发测试群：761463364 调试前先编辑源码目录下批处理文件，然后以管理员身份运行，设置环境变量： 易语言主程序路径 。 编译出来的测试exe程序路径 。 易语言lib目录路径 ，请以"\\"结尾尽量减少警告。 代码编写规范 如果你想参与更新、优化或修复bug，请仔细阅读以下事项： 想加啥就加啥，通过编译就好，少用内联汇编，能通过C++17以下的MSVC编译就好。
Docker网络模式详解[项目源码]
12-27
本文详细介绍了Docker的五种网络模式：bridge（桥接模式）、host（主机模式）、container（容器模式）、none（无网络模式）以及自定义网络模式（如macvlan、overlay）。每种模式都有其独特的优缺点和适用场景。bridge模式是默认模式，适合中小型应用；host模式性能最优但隔离性差；container模式适用于容器间频繁通信的场景；none模式安全性最高但配置复杂；自定义网络模式如macvlan适合传统网络集成。文章通过实战场景分析了不同模式的特性，并提供了选型建议，帮助开发者在实际工作中根据容器数量、端口规划、安全需求和部署环境选择最合适的网络模式。
安全帽与口罩检测数据集_20251118_043642.zip
12-27
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全帽与口罩检测数据集 图片数量： - 训练集：1690张图片 - 验证集：212张图片 - 测试集：211张图片 - 总计：2113张实际场景图片 分类类别： - HelmetHelmet：戴安全帽的人员，用于安全防护场景的检测。 - personwithmask：戴口罩的人员，适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask：未戴口罩的人员，用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG/PNG图片，来源于实际监控和场景采集，细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型，适用于建筑工地、工厂等环境，提升安全管理效率。 公共卫生管理应用： 集成至公共场所监控系统，实时监测口罩佩戴情况，为疫情防控提供自动化支持，辅助合规检查。 智能安防与合规检查： 用于企业和机构的自动化安全审计，减少人工干预，提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新： 支持计算机视觉目标检测领域的研究，适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性： 每张图片均经过标注，边界框定位准确，类别定义清晰，确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性： 包含安全帽和口罩相关类别，覆盖工业、公共场所以及多种实际环境，样本丰富，提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，便于快速集成和部署。 实际应用价值突出： 专注于工业安全和公共健康领域，为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑，具有较高的社会和经济价值。
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