搭载Mango系统 WP7新机HTC Mazaa视频曝光

揭秘：1200万像素WP7手机制造商揭晓
最新推荐文章于 2023-02-15 18:20:16 发布
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#htc #twitter #手机

检测移动端设备信息 （手机品牌、系统版本等 或 PC
A9925的专栏
05-12 5万+
mobiledetect 类 http://mobiledetect.net/ http://blog.youkuaiyun.com/zhangxinrun/article/details/16928529 Mobile_Detect 是一个轻量级的开源移动设备（手机）检测的 PHP Class， 它使用 User-Agent 中的字符串，并结合 HTTP Header，来检测移动设备
判断是否是手机
weixin_33813128的博客
06-26 1万+
Mobile.class.php 1 <?php 2 /** 3 * Mobile Detect Library 4 * ===================== 5 * 6 * Motto: "Every business should have a mobile detection script to detect mobil...
判断UA是否手机设备，Mobile_Detect
热门推荐
weixin_33716154的博客
09-12 3万+
<?php /** * Mobile Detect Library * Motto: "Every business should have a mobile detection script to detect mobile readers" * * Mobile_Detect is a lightweight PHP class for detecting mobi...
手机截图如何提取文字？
qq_14945847的博客
02-15 2701
然而，图片中的文字信息往往难以获取，尤其对于那些需要快速获取信息的人们来说，阅读图片中的文字会是一项繁琐且费时的任务。现在，我们有一个好消息要告诉大家：通过使用我们的图片文字提取工具，您将能够轻松地提取图片中的文字信息。您只需要将图片上传到我们的平台，然后工具就会自动识别图片中的文字，并将其转化为可编辑的文本格式，方便您进行编辑、存储和分享。高精度：我们的工具采用了最先进的OCR技术，可以快速准确地从图片中提取文字信息，避免了传统OCR技术中的错误和漏识别问题。将需要提取文字信息的图片上传到我们的平台。
2023年1月手机热门品牌型号排行榜（手机行业趋势分析）
jingcanmou_data的博客
02-15 2282
1月份手机产品在京东平台上的销售量达到640万+，环比增长51.3%，同比去年仍呈增长趋势，增长率为9.5%。
科技管理部门如何借助AI+数智技术突破创新资源匮乏，以打造专业的供需精准匹配？.docx
12-02
科技管理部门如何借助AI+数智技术突破创新资源匮乏，以打造专业的供需精准匹配？
Delphi 12.3 Excel自动化与数据处理集成开发方案
12-02
Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境，由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心，并依托 Visual Component Library（VCL）框架，广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中，Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目，致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁，使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供，开发者将其集成至 Delphi 工程后，即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据，乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛，使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识，并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性，并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外，操作过程中应遵循文件访问的最佳实践，例如确保目标文件未被独占锁定，并实施完整的异常处理机制，以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献，通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件，并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言，Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础，使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化，从而提升整体开发效率与软件质量。 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！
什么是真正的“体系化AI知识产权解决方案”？它如何为市场化技术转移机构创造价值？.docx
12-02
什么是真正的“体系化AI知识产权解决方案”？它如何为市场化技术转移机构创造价值？
一个集成了多种经典与进阶路径规划算法的综合性Python开源项目_该项目核心实现了包括A星算法及其考虑车辆运动学约束的混合A星变体迪杰斯特拉搜索算法贪婪最佳优先搜索算法广度优.zip
12-02
一个集成了多种经典与进阶路径规划算法的综合性Python开源项目_该项目核心实现了包括A星算法及其考虑车辆运动学约束的混合A星变体迪杰斯特拉搜索算法贪婪最佳优先搜索算法广度优.zip
教育大数据与人工智能融合.docx
最新发布
12-02
人工智能行业相关的应用趋势和解决方案介绍
如何利用低成本的AI驱动的技术转移平台解决地方政府面临的产品同质化严重难题？.docx
12-02
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什么是真正的“便捷新一代技术转移SaaS系统”？它如何为技术转移服务公司创造价值？.docx
12-02
什么是真正的“便捷新一代技术转移SaaS系统”？它如何为技术转移服务公司创造价值？
AI时代，中小技术转移机构面临服务成本高昂挑战，如何抓住“智改数转”一体化服务机遇实现产品服务差异化？.docx
12-02
AI时代，中小技术转移机构面临服务成本高昂挑战，如何抓住“智改数转”一体化服务机遇实现产品服务差异化？
【遥感与地理信息】基于Google Earth Engine的GPP数据处理：喜马拉雅区域2000–2023年7月植被生产力时序分析
12-02
内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，旨在提取并处理2000年至2023年每年7月期间的研究区域（由矩形地理范围定义）内的植被总初级生产力（GPP）数据。脚本首先加载CAS/IGSNRR/PML/V2_v018数据集，筛选出指定时间与空间范围内的GPP波段，随后通过循环逐年提取每年7月的GPP总量（若无数据则以0填充），并将所有年份结果合并为一个多波段影像。最终，该影像被可视化展示，并导出至用户的Google Drive存储空间，适用于长时间序列的生态遥感分析。; 适合人群：熟悉遥感与地理信息系统（GIS）基础知识，具备一定Earth Engine平台使用经验的科研人员或学生； 使用场景及目标：①获取特定区域长时间序列的月度GPP数据；②进行植被生产力变化趋势分析；③支持生态环境、气候变化等相关研究的数据制备； 阅读建议：建议使用者理解代码中各函数的作用（如filterDate、clip、toBands等），并根据实际研究区域和时间调整参数，同时注意导出时的像元数量限制与空间分辨率设置。
面对日益激烈的市场竞争，高校院所技转中心如何借助一站式的新一代技术转移SaaS系统解决服务手段单一，从而优化核心竞争力，最终优化提升品牌价值？.docx
12-02
面对日益激烈的市场竞争，高校院所技转中心如何借助一站式的新一代技术转移SaaS系统解决服务手段单一，从而优化核心竞争力，最终优化提升品牌价值？
【多智能体系统】遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制MPC研究（Simulink仿真实现）
12-02
内容概要：本文研究了在网络物理多智能体系统中，面对DoS（拒绝服务）攻击时的弹性控制问题，提出采用模型预测控制（MPC）方法提升系统的鲁棒性与恢复能力。通过Simulink搭建多智能体系统仿真平台，模拟DoS攻击对通信网络的影响，并设计弹性MPC控制器以保障系统在攻击下的状态收敛与性能稳定。研究重点包括系统建模、攻击场景构建、控制器设计及抗干扰优化策略，验证了所提方法在保证系统稳定性与控制精度方面的有效性。; 适合人群：具备自动控制理论基础、熟悉多智能体系统与网络安全问题的【多智能体系统】遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制MPC研究（Simulink仿真实现）研究生或科研人员，以及从事工业控制系统、智能电网、无人系统等相关领域研究的专业技术人员。; 使用场景及目标：①研究网络攻击下多智能体系统的安全控制机制；②掌握弹性控制策略的设计思路与MPC在Simulink中的实现方法；③为防御DoS攻击提供可仿真的解决方案参考； 阅读建议：建议结合Simulink仿真模型与相关Matlab代码进行实践操作，重点关注系统受扰后的响应特性与控制器参数调节过程，同时可扩展至其他类型网络攻击场景进行对比分析。
Pytest 从入门到进阶
12-02
# 【实战教程】Pytest从入门到进阶：基于FastAPI的测试开发全指南 13章体系化教程，从Pytest基础到企业级实战，结合FastAPI落地测试方案，附完整可运行代码与最佳实践！ ## 核心内容 覆盖环境搭建、用例编写、Fixture系统、参数化测试、覆盖率分析、插件开发、CI/CD集成等13大核心模块，分入门→进阶→高级三阶段学习路径。每章配套FastAPI实战项目（用户认证、电商API、完整电商系统等），测试用例贴合实际业务，支持本地直接运行。聚焦高频难点：Fixture作用域管理、参数化数据源设计、测试并行执行、异常处理、自定义插件开发、覆盖率优化。落地工程化实践：测试目录规范、用例隔离、日志配置、测试报告可视化、CI/CD自动化集成。 ## 技术栈 FastAPI + Pytest + Pydantic + OAuth2/JWT + RESTful API + 测试覆盖率工具 + CI/CD ## 适用人群 Python开发者、测试工程师、后端开发者、DevOps工程师（零基础可入门，有经验可进阶） ## 学习收获 掌握Pytest全流程用法，能独立设计可维护测试体系，实现高覆盖率测试与报告可视化，开发自定义插件，落地TDD与持续集成流程。 ## 快速上手 1. 进入章节目录安装依赖：`pip install fastapi uvicorn pytest fastapi.testclient` 2. 运行应用：`uvicorn app:app --reload`，访问`http://localhost:8000/docs` 3. 执行测试：`python -m pytest test_app.py -v` 配套完整代码、测试用例与配置文件，助力快速落地实际项目！
基于QT5的串口调试助手V2.0及源代码
12-02
该串口调试助手基于QT5 C++开发实现，功能完备，界面友好，操作方便。支持以下功能： 1，刷新设备列表 2，选择串口，设置串口参数（波特率、数据位、停止位、校验位） 3，打开/关闭串口 4，数据发送、数据回显、数据保存、定时发送 5，自定义皮肤样式，界面友好 欢迎下载学习和使用。
【遥感时序分析】基于GEE平台的NDVI时间序列提取与可视化：利用Landsat影像监测植被季节性变化
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）对日本琵琶湖周边特定区域的植被指数（NDVI）进行时间序列分析与可视化。通过定义兴趣区域（ROI），应用云掩膜去除影像噪声，并计算Landsat卫星影像的NDVI值，构建NDVI时间序列数据集。随后，使用`getRegion()`方法提取时序数据，结合Pandas进行数据清洗（如时间戳转换、缺失值处理），最终通过Matplotlib绘制出NDVI随时间变化的图表，揭示了植被生长的季节性规律。; 适合人群：具备基础遥感知识和Python编程能力，熟悉地理信息系统（GIS）或环境监测领域的研究人员、学生及技术人员；有一定数据分析经验的地球科学相关从业者。; 使用场景及目标：①掌握GEE平台中影像集合的时间序列数据提取方法；②学习云掩膜处理、NDVI计算及ROI分析流程；③实现植被动态变化的长期监测与可视化，用于农业、生态或气候变化研究； 阅读建议：建议读者结合代码实践操作，理解每一步的数据结构变化，重点关注`.map()`函数的应用、时间戳处理方式以及Pandas与GEE数据的衔接技巧，同时注意区分图像波段与属性的区别，避免常见错误。
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