郭婕

最新推荐文章于 2023-05-13 16:30:49 发布

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郭婕祈
明星、我爱黑涩会、黑糖玛奇朵、MeiMei

郭婕祈其人

郭婕祈（1985年8月16日－）本名郭婕祈。艺名MeiMei，乔治商职电影电视科毕业，因为参加节目《我爱黑涩会》出名，在我爱黑涩会中因表现亮眼，被选中为第一批正式出道的九位黑涩会美眉成员之一，现仍活跃于台湾电视圈。与丫头、筱婕感情最好，三人私底下被称为“金三角” 郭婕祁郭婕祈郭婕是谁。

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【无人机】基于蒙特卡洛和控制算法实现四旋翼无人器拾物路径规划附matlab代码

qq_59747472的博客

07-12

687

四旋翼无人机飞行器（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是一种旋翼式直升机，它具有四个控制输入和六个控制输出，因此四旋翼无人机是一个欠驱动的旋翼直升机。四旋翼无人机的机身是互相交叉的十字结构刚体，四个螺旋桨通过 4 个独立控制的直流无刷电机控制转动以提供升力。四旋翼无人机因为特殊的结构特点，具有其他普通固定翼飞机所没有的垂直起降、空中悬停、倒向飞行和侧向飞行的特点，与普通直升机相比，小型四旋翼无人机的结构简单而简洁，不需要像直升机那样的反扭矩桨，可以通过四个旋翼之间的力的作用抵消自身的

华为网络诊断分析

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12-17

3344

网站诊断分析报告学生姓名：郭婕学生学号： 12 专业班级：电子商务181 目录一、网站简介 3 1、网站页面 3 2、网站定位和用户分析 3 3、行业概况分析 4 二、网站概况分析 4 1、站长工具基本查询 4 2、网站收录和排名分析 5 3、网站自身分析 5 1）robots.txt蜘蛛协议分析 5 2）404错误页面分析 6 3）网站地图 6 三、站内SEO优化分析 6 1、网站结构分析 6 2、网站导航分析 7 3、网站目录分析 8 4、页面标签分析 8 1）网站代码优化 8 2

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厦门考计算机竞赛保送北大清华名单,厦门这所学校130人获清华北大等名校保送资格...

weixin_35179649的博客

07-31

930

喜报！喜报！厦门又出名了又开挂了！！这次是在教育领域！！教育部阳光高考平台日前公布了2017年保送生资格名单福建140人获得保送资格将保送到清华大学和北京大学等名校这其中厦门占了134个！！而且其中有130个学霸全部来自厦门同一所学校！！2017年福建省140位保送生资格名单林挺男福建师范大学附属中学吴林桐男厦门双十中学张景熙男福建厦门双十中学艾宇旸男厦门大学附属实验中学高闻远男...

【布局优化】基于Kmean算法实现4G 网络中优化无人机布局优化附matlab代码

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05-13

112

移动通信网络经历了数次革命性的发展,目前已经迈入了第5代(The fifth generation,5G).然而,无论是以支撑语音通信为主的1G/2G网络,以数据业务为主的3G/4G网络,或是以万物互联为目标的5G网络,皆主要围绕地面网络架构进行设计和优化,即利用固定位置的地面基站服务地面用户和终端.近年来,随着人类活动空间范围的不断扩张以及各种无人机技术和相关应用的日益发展,移动通信网络的发展出现了新的机遇和挑战.一方面,以无人机为主要代表的低空飞行器近年来在军事,民用及商业等领域获得了突飞猛进的发展,其

Docker日志过滤问题[源码]

12-27

文章探讨了在使用Docker时，通过grep命令过滤日志内容时遇到的问题及其解决方案。当使用`docker logs nginx | grep INFO`命令时，无法正确过滤日志内容，原因是管道仅对stdout有效，而日志可能被记录到stderr。文章提供了两种解决方案：一种是通过重定向stderr到stdout来实现过滤，即使用`docker logs nginx 2>&1 | grep INFO`；另一种是通过直接访问日志文件路径并使用grep命令，即`grep INFO `docker inspect --format={{.LogPath}} nginx``。这些方法帮助用户更有效地管理和分析Docker容器日志。

新二维码生成器是一款基于Android平台开发的创新性二维码生成与管理应用_它采用MVP架构模式进行清晰的分层设计包含处理核心业务逻辑的model层负责用户界面展示的view层.zip

12-27

数据结构课程：带有括号的算术表达式

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Sim-EKB-Install-2025-12-04-Run-as-Admin.zip

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Sim_EKB_Install_2025_12_04_Run_as_Admin.zip

VLCplayer 安卓TV版

12-27

VLCplayer 安卓TV版 3.6.5版本，arm v7版本

Docker安装Node.js v22[项目源码]

12-27

本文详细介绍了如何使用Docker安装并运行Node.js v22，并列举了使用Docker的十大优势。首先，文章提供了具体的安装步骤，包括下载镜像、创建容器和验证版本等操作。其次，重点阐述了Docker在Node.js开发中的核心价值，如环境一致性、依赖隔离、快速搭建与销毁、简化部署流程、跨平台兼容性等。这些优势不仅适用于个人开发，也能显著提升团队协作和项目部署的效率。文章还通过实际场景示例，展示了Docker在开发、测试和生产环境中的实际应用。最后，总结了Docker运行Node.js的核心价值，强调其作为现代Node.js开发必备工具的重要性。

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液体化学品实例分割数据集_20251118_173800.zip

12-27

液体化学品实例分割数据集一、基础信息数据集名称：液体化学品实例分割数据集图片数量： - 训练集：2550张图片 - 验证集：233张图片 - 测试集：82张图片 - 总计：2865张实际场景图片分类类别： - 电池酸：常见的腐蚀性液体，用于电池等设备。 - 漂白剂：强氧化性液体，常用于清洁和消毒。 - 冷却剂：用于发动机或工业设备的散热液体。 - 燃料：如汽油、柴油等易燃液体。 - 液压燃料：用于液压系统的专用液体。 - 机油：润滑油，用于机械维护。标注格式： YOLO格式，包含实例分割多边形标注，适用于实例分割任务。数据格式：来源于真实环境图像，格式为JPEG/PNG，覆盖多种场景。二、适用场景工业安全与检查：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割液体区域的AI模型，用于检测泄漏、溢出或不当存储，提升工作场所安全。环境监测与风险评估：集成至环境监控系统，实时识别污染物液体，支持环境保护和风险预警。制造业与自动化：在制造过程中监控液体使用和状态，实现质量控制和自动化管理。学术研究与创新：支持计算机视觉和人工智能在工业应用中的研究，促进算法开发和论文发表。教育与培训：可用于工程或安全培训课程，作为学习液体识别和处理的视觉资料。三、数据集优势精准标注与高质量：每个实例分割多边形经过严格验证，确保标注准确性和一致性，覆盖液体区域的细节。类别丰富多样：包含六种关键工业液体，涵盖不同性质和风险，增强模型在多样场景下的识别能力。真实场景数据：图片来源于实际工业和环境设置，提供真实世界的挑战，提升模型的实用性和鲁棒性。任务适配性强：标注兼容YOLO等主流框架，便于快速集成和训练，支持实例分割及相关任务。应用价值突出：专注于工业安全和环境健康，为自动检测系统提供可靠数据，助力智能监控解决方案。

邻接矩阵用于最短路径计算的图C++代码

12-27

下载方式：https://pan.quark.cn/s/fe35d00d1902 Graph 数据结构中图的实现，包扩邻接矩阵和邻接表，以及求最短路径，最小生成树，拓扑排序和关键路径的实现

Git分支管理策略 - 阮一峰的网络日志

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Docker安装Qdrant指南[源码]

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本文详细介绍了如何使用Docker安装和运行Qdrant向量数据库。首先，确保系统已安装Docker和Docker Compose，并满足至少4GB内存的资源要求。接着，提供了两种安装方式：快速启动单机模式和使用Docker Compose（推荐）。快速启动方式通过简单的Docker命令拉取镜像并运行，而Docker Compose方式则适用于更复杂的配置。文章还涵盖了验证安装、高级配置、停止和清理服务的步骤，并提醒生产环境中的注意事项，如启用认证、配置资源限制和定期备份数据目录。

紫葡萄关键点检测数据集_20251118_192443.zip

12-27

紫葡萄关键点检测数据集一、基础信息数据集名称：紫葡萄关键点检测数据集图片数量：训练集：1,250张图片验证集：357张图片测试集：179张图片分类类别：紫葡萄（purple_grape）：常见的葡萄品种，用于农业检测和分析。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：图像文件，细节清晰。二、适用场景农业AI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葡萄关键点并分析其生长状态的AI模型，辅助农民监控作物健康。智能农业应用研发：集成至农业机器人或无人机系统，提供实时葡萄检测功能，为精准农业提供数据支持。学术研究与创新：支持农业与计算机视觉交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。教育训练：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学习关键点检测技术和农业应用的重要资源。三、数据集优势精准关键点标注：每个关键点均由坐标精确标注，确保模型能学习细粒度特征，适用于葡萄形态分析。数据多样性高：包含多种场景下的紫葡萄图像，提升模型在实际农业环境中的泛化能力。任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接加载使用，支持关键点检测任务。农业应用价值突出：专注于紫葡萄关键点检测，为农业自动化监测和作物管理提供重要数据支撑，提高生产效率。

《解锁ASP动态网页开发：从理论到实战的进阶指南》

12-27

内容概要：本文系统讲解了ASP（Active Server Pages）动态网页开发技术，从其历史背景、核心优势到与现代Web技术的关联，全面介绍了ASP的基础知识与实际应用。文章详细阐述了ASP开发环境的搭建（IIS、SQL Server、Visual Studio），ASP页面结构与语法，VBScript与JavaScript脚本语言的选择，并深入探讨了服务器端脚本的工作机制、动态内容生成方法及ASP内置对象（Request、Response、Session、Application）的实际运用。通过ADO技术实现数据库连接与操作，并结合在线学习平台的实战项目，完整展示了从前端界面设计到后端功能实现的全过程，涵盖用户注册、登录、留言、课程管理等核心功能，最后提出了网站测试、性能优化与安全防护策略，并对ASP在当前技术环境下的角色与发展前景进行了客观分析。适合人群：具备一定HTML、数据库基础，对Web开发感兴趣的初级开发者或在校学生，尤其是希望了解传统服务器端脚本技术及其演进过程的学习者。使用场景及目标：①掌握ASP动态网页开发的核心原理与技术实现；②学会搭建ASP开发环境并完成数据库连接与CRUD操作；③通过完整项目实践理解Web应用的前后端协同开发流程；④为学习ASP.NET或其他现代Web框架奠定基础。阅读建议：此资源以理论结合实战的方式展开，建议读者在本地环境中同步搭建IIS与数据库，边学习边动手实现文中示例代码，尤其应重视数据库操作的安全性（如参数化查询）与代码规范性，从而深入理解ASP技术的本质及其在现代Web开发中的定位。

人体肢体与躯干关键点检测数据集_20251119_012257.zip

12-27

人体肢体与躯干关键点检测数据集一、基础信息数据集名称：人体肢体与躯干关键点检测数据集图片数量：训练集：6,215张图片验证集：604张图片测试集：302张图片总计：7,121张图片分类类别： limbs（肢体）：人体四肢部位的关键点标注，适用于姿态分析和运动追踪。 torso（躯干）：人体躯干部位的关键点标注，支持身体核心区域的定位与识别。标注格式：YOLO格式，包含关键点坐标信息，适用于关键点检测任务。数据格式：图片来源于实际场景，标注精确，适用于模型训练。二、适用场景人体姿态估计与运动分析：数据集支持关键点检测任务，帮助构建AI模型以实时追踪人体肢体和躯干的关键点位置，适用于健身指导、运动表现分析和康复训练监测。安防与监控应用：集成至智能监控系统，实现对人体姿态的自动识别，用于行为分析、异常检测和公共安全管理。医疗康复与健康管理：应用于医疗AI系统，辅助医生或康复师评估患者身体姿态和运动功能，提升诊断效率和个性化治疗计划。虚拟试衣与娱乐交互：支持虚拟现实或增强现实应用，用于人体姿态模拟和交互体验开发，增强用户参与感。三、数据集优势精准标注与多样性：关键点坐标由专业标注团队完成，确保定位准确，覆盖多种人体姿态和场景。包含肢体和躯干两个核心类别，数据样本丰富，提升模型对不同身体部位的泛化能力。任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于关键点检测模型的训练与验证。支持从关键点检测扩展到姿态估计、行为识别等多种计算机视觉任务。实用价值突出：专注于人体关键点检测，为运动科学、医疗健康和智能安防等领域提供高质量数据支撑，助力AI应用落地。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）

12-27

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略，重点研究在分时电价机制下的分散式优化调度模型。通过Matlab代码实现，模拟电动汽车充电行为，结合电价引导与用户响应特性，优化充电负荷分布，降低电网峰谷差，提升充电效率与经济性。文中涵盖了问题建模、优化算法设计及仿真验证全过程，体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电动汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车集群在分时电价下的充电优化调度问题；②掌握蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法在电力优化中的结合应用；③实现充电负荷的削峰填谷，提高电网运行稳定性与经济性；阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解优化模型的构建过程，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法收敛性分析，同时可拓展至多目标优化与不确定性建模的研究方向。