经常用到的链接

最新推荐文章于 2023-11-13 17:46:01 发布
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#quartz #Spring #Blog

本文介绍了如何使用Quartz结合Spring框架实现定时任务的配置与管理，并提供了详细的实践案例。
Delphi 7 IdHTTP 链接 https 用到的动态链接库文件
12-17
Delphi 7 IdHTTP 链接 https 用到的indy动态链接库文件libeay32.dll和ssleay32.dll，是自己从官网下载测试后能用的。Windows 7 64位。在Delphi7自带的indy运行正常。
一些经常用到的网站
有问题可关注公众号：前端研究院 后台输入问题回复
08-09 513
推荐给创业公司的前端们—–生成Logo http://www.namex.cn/MiniNameX/Businesscard/logo-info.aspx
hololens所用到的各版本搭配的链接
weixin_44345862的博客
07-23 1404
各版本UNITY的（可以通过unityhub下载）我用的两个LTS即长期版本2017.4.17f1（8 Dec, 2018更新的）和2018.4.24f1 (3 Jul, 2020更新的)： https://unity.cn/releases/lts HoloLensEmulator个版本链接（我用的HoloLens 模拟器生成10.0.17134.80 2018 年 5 月 21 日的）： https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/mixed-reality/hol
项目笔记用到的链接
Catch me if you can
07-28 3万+
不会写程序，只会查网站SQLserver 2008将数据导出到Sql脚本文件的方法http://www.jb51.net/article/23007.htm C# DateTime 日期加1天 减一天 加一月 减一月 等方法 http://wenku.baidu.com/view/d25c68d86f1aff00bed51e54.html C# 修改字符串内容 https://msdn.mi
动态链接概述
qq_45378738的博客
06-25 1476
静态链接是由链接器在链接时将库/模块的内容加入到可执行程序中。静态链接使得不同的程序开发者和部门能够相对独立开发和测试自己的程序模块，从某种意义上来讲大大促进了程序开发的效率，原先限制程序的规模也随之扩大。但是慢慢地，静态链接的诸多缺点也暴露出来，比如浪费内存和磁盘空间，模块更新困难等问题。想象一下每个程序内部除了都保留 ， 等公用函数外，还引用了很多的其他库函数。在现代的程序中，一个普通程序可能用到 1MB 的静态库，那么如果我们的机器中运行 100 个同样的程序，就要重复近 99 MB 的内存，高达 9
深入浅出静态链接和动态链接
热门推荐
kang___xi的博客
05-06 9万+
        作为一名C/C++程序员，对于编译链接的过程要了然于胸。首先大概介绍一下，编译分为3步，首先对源文件进行预处理，这个过程主要是处理一些#号定义的命令或语句（如宏、#include、预编译指令#ifdef等），生成*.i文件；然后进行编译，这个过程主要是进行词法分析、语法分析和语义分析等，生成*.s的汇编文件；最后进行汇编，这个过程比较简单，就是将对应的汇编指令翻译成机器指令，生成可...
SQLServer添加Oracle链接服务器
龙井茶的Sky
11-13 4487
又一次在项目中用到了在SQLServer添加Oracle链接服务器，发现之前文章写的也不太好使，那就再总结一次吧。
动态链接库(一)--动态链接库简介
SNAKEpc12138的博客
08-01 8443
动态链接库简介
yii 用到的链接方式
静下心来，认真的研究技术。
04-19 686
在html中给文字加链接的方式为： href="createUrl('/shipping/Task/create')?>"
SQLServer创建链接服务器
foreverzwl
08-28 2万+
链接服务器的使用场景： 查询数据时既需要用到A机上数据库里的表又需要B机数据库里的表，就可以在A机数据库上建立链接服务器。 这里使用SQL Server Management，点击链接服务器展开，右键选择新建链接服务器。 之后确定即可。 注意要添加本地服务器登录到远程服务器登录的映射，我之前没有添加，虽然能够查小量数据，但数据量一大就一直报错误： 当然出现这个问题...
picbed:【PicGo】上传的一些博客文章用到的图片，图片访问链接格式：https
05-17
GitHub 图床 PicGo 的安装配置 下载 （推荐使用迅雷下载） 安装如下两个插件 配置 GitHub 相关信息 在 GitHub 创建一个 token ...示例 配置 Gitee 相关信息 在 Gitee 创建一个 token ...然后就能正常上传图片了
kettle7.1链接Hive1，所用到的jar
11-26
kettle7.1链接Hive1，所用到的jar。参考文章Pentaho Kettle 7.1 读取 Hive 数据到 MySql https://www.cnblogs.com/sunnyjarry/p/9448259.html
汇编语言学习开发，调试用到的小工具，包括汇编程序 masm.exe, tasm.exe ; 链接程序 link.exe 等
10-03
汇编语言学习，开发环境搭建过程中用到的一些小工具，包括汇编程序 masm.exe, tasm.exe ; 链接程序 link.exe 等，完整程序列表如下： CREF.EXE, Checkerr5.exe, DEBUG.EXE, ERROUT.EXE, EXEMOD.EXE, EXEPACK.EXE, ...
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。
FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛方面的应用-面向多场景优化的代码实战与趋势前瞻.docx
12-27
内容概要：本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用，系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念，并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧，展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景，论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制，强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势，体现技术前瞻性。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统（如FreeRTOS）的高校学生或参赛开发者，尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员（经验1-3年为佳）。; 使用场景及目标：① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现；② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术；③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力； 阅读建议：此资源强调实战导向，建议结合STM32等开发平台边学边练，重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化，并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试，深入理解代码与系统动态行为的关系。
场景削减拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）
最新发布
12-27
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法的场景削减技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题，特别是在电力系统、可再生能源等领域中，通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景，从而降低计算复杂度，提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势，并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外，文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接，涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域，突出其实用性和可复现性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、可再生能源、优化调度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应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模；②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减；③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节；④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法，提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤，并参考附带的其他科研案例拓展应用思路；同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段，确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集_20251118_065219.zip
12-27
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：708张图片 验证集：158张图片 总计：866张图片 • 训练集：708张图片 • 验证集：158张图片 • 总计：866张图片 • 分类类别： CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 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：图片为常见格式（如JPEG/PNG），来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发：用于自动检测道路坑洞，实现实时预警和维护响应，提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统：帮助车辆识别道路缺陷，避免潜在事故，增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理：用于道路状况评估和定期检查，优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用，推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖：标注高质量，包含三种常见坑洞类型（CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole），覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性：数据集涵盖多种场景，提升模型在复杂环境下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），可直接用于目标检测任务，支持快速模型迭代。 • 实际应用价值：专注于道路安全与维护，为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑，促进效率提升。
长链接加密用到什么算法
06-09
长链接加密可以使用多种算法，其中常见的包括AES（Advanced Encryption Standard）算法、RSA（Rivest-Shamir-Adleman）算法、DES（Data Encryption Standard）算法等。这些算法都是公认的安全可靠的加密算法，可以有效地保护长链接的安全性。在使用这些算法进行加密时，需要选择合适的密钥长度、加密模式以及填充方式等参数，以达到最佳的加密效果。
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