无题

原创 于 2007-11-16 11:26:00 发布 · 380 阅读 · 0 ·
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如果要去伤害别人

我更宁愿被伤害的永远都是自己 

mulpig
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无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 361
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...
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
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
12-17
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文介绍了基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计方法，结合Mathcad与Simulink仿真工具，对LLC谐振变换器进行建模与动态特性分析。通过扩展描述函数法提取系统在不同工作条件下的小信号模型，进而实现精确的频域分析与控制器设计，提升变换器在宽输入电压和负载变化范围内的稳定性与动态响应性能。文中详细阐述了建模思路、数学推导过程及仿真验证步骤，展示了理论分析与工程实践的有效结合。; 适合人群：具备电力电子、自动控制基础知识，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模方法；②理解扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高精度控制器设计并完成仿真验证；④支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合文档中的Mathcad计算文件与Simulink模型同步操作，重点理解扩展描述函数法的核心思想与实现步骤，注意参数敏感性分析与仿真结果对比，以深化对LLC小信号特性的理解。
微信客服系统实战，容联云发送短信实战 （代码实战）
12-17
微信客服系统实战，容联云发送短信实战。
SAP LSMW录屏批量导入SOP
12-17
内容概要：本文详细介绍了如何使用SAP系统的LSMW（Legacy System Migration Workbench）工具进行数据迁移与批量初始化操作，重点演示了通过录屏方式（Batch Input Recording）实现用户密码批量导入的全过程。文档从创建项目、子项目到对象的树状结构配置入手，逐步讲解定义对象属性、源结构、源字段、字段映射与转换规则、文件指定与分配、数据读取与转换、创建批输入会话及执行后台任务等15个步骤，并结合实际案例展示了操作流程及常见错误处理方法，如用户不存在导致的失败及其后续修正。整个过程强调数据格式规范、字段匹配准确性以及日志分析的重要性。; 适合人群：熟悉SAP基本操作，具备一定系统配置经验的ABAP开发人员或SAP Basis运维人员，尤其是需要进行数据迁移或批量数据处理的技术支持人员； 使用场景及目标：①用于企业系统升级、数据迁移或初始化阶段的大规模用户管理数据导入；②掌握LSMW工具在批量维护用户密码等业务场景中的应用流程与关键技术点，提升自动化处理能力； 阅读建议：此资源以实操为导向，建议读者结合SAP测试系统同步演练每一步操作，重点关注录屏设置、字段映射、文件格式分隔符选择及日志排查技巧，确保理解每个步骤的作用与潜在风险。
hadoop安装程序以及命令行运行数据集案例
12-17
hadoop安装程序以及命令行运行数据集案例
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
12-17
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了克里金（Kriging）模型与多目标遗传算法（NSGA-II）相结合的方法，用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合。通过构建克里金代理模型近似复杂的目标函数，有效降低了计算成本，并利用NSGA-II算法进行多目标优化，实现了在多个相互冲突的目标之间寻找帕累托最优解。文中详细阐述了克里金模型的构建过程、超参数估计方法以及与NSGA-II算法的集成方式，最后通过Matlab代码实现该方法，并应用于实际案例中验证其有效性。; 适合人群：具备一定数学建模和优化理论基础，熟悉Matlab编程，从事工程优化、数据分析或相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决高维、非线性、计算代价高昂的多目标优化问题；②在缺乏显式函数表达式的仿真或实验系统中，利用代理模型加速优化进程；③获取最优性能指标（因变量）的同时确定对应的最佳设计参数（自变量组合）。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，深入理解克里金模型的构造与交叉验证方法，掌握NSGA-II算法的关键操作，如非支配排序和拥挤距离计算，并通过实际案例调试程序，加深对代理模型辅助优化流程的整体把握。
中国杰出青年名单数据（1994-2024年）.xlsx
最新发布
12-17
数据简介 国家杰出青年科学基金于1994年经国务院正式批准设立，是我国在基础研究领域为优秀青年学者提供的最高层级人才资助项目。该基金专项用于支持已取得显著科研成果的青年学者，资助其自主开展创新性研究工作，着力培养一批能够跻身世界科技前沿的学术领军人才。 本数据集全面、系统地收录了1994年至2024年间所有获得该基金资助的学者信息。数据内容详尽，包括获资助学者的姓名、性别、学位、专业技术职务、主要研究领域及其依托的科研单位等关键信息。 通过该数据集，可完整呈现近三十年来我国高层次科研人才队伍的结构特征与学科分布状况，为深入探究科技人才成长规律、科学评估科研机构竞争力以及准确把握学科发展趋势提供了权威且坚实的基础数据支撑。 数据名称：中国杰出青年名单数据 数据年份：1994-2024年 相关数据 年份 序号 姓名 性别 专业 单位 批准号 姓名 单位 题目 项目类型 邮箱 学部 院系 题目
CLAHE-DWT相关论文
12-17
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手机管家 10.1.24 安装包
12-17
手机管家 安装包 版本号 10.1.24。
（45页PPT）华夏银行夏日草地K歌大赛活动策划方案.pptx
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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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