无题

于 2010-08-03 16:33:12 发布 · 133 阅读 · 0

打字太累，本想写点那个啥，哎，算了，就写这么多吧

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　
05-18 334
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》,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,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》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...
一个专为IntelliJIDEA和AndroidStudio开发者设计的全能格式转换与数据辅助工具_支持JSON_XML_HTML格式化_MD5生成_QRCODE二维码生成_B.zip
08-17
一个专为IntelliJIDEA和AndroidStudio开发者设计的全能格式转换与数据辅助工具_支持JSON_XML_HTML格式化_MD5生成_QRCODE二维码生成_B.zip
基于 Python 机器学习的简易天气预报系统实现
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/46acb4885600 基于 Python 机器学习的简易天气预报系统实现（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
resalloc-selinux-5.9-1.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
reptyr-0.7.0-1.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
机械工程微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究：毕业设计复现代码与系统实现微型车间生产线的设计（含详细代码及解释）
08-17
内容概要：本文档提供了关于“微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究”的毕业设计复现代码，涵盖从论文结构生成、机械结构设计、PLC控制系统设计、生产数据采集与分析系统、有限元分析、进度管理、文献管理和论文排版系统的完整实现。通过Python代码和API调用，详细展示了各个模块的功能实现和相互协作。例如，利用SolidWorks API设计机械结构，通过PLC控制系统模拟生产流程，使用数据分析工具进行生产数据的采集和异常检测，以及利用进度管理系统规划项目时间表。 适合人群：具有机械工程、自动化控制或计算机编程基础的学生或研究人员，尤其是从事智能制造领域相关工作的人员。 使用场景及目标：①帮助学生或研究人员快速搭建和理解微型车间生产线的设计与实现；②提供完整的代码框架，便于修改和扩展以适应不同的应用场景；③作为教学或科研项目的参考资料，用于学习和研究智能制造技术。 阅读建议：此资源不仅包含详细的代码实现，还涉及多个学科领域的知识，如机械设计、电气控制、数据分析等。因此，在学习过程中，建议读者结合实际操作，逐步理解每个模块的功能和原理，并尝试调整参数以观察不同设置下的系统表现。同时，可以参考提供的文献资料，深入研究相关理论和技术背景。
java学生体质健康信息管理系统源代码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
08-17
本次的学生体质健康信息管理网站，按照用户的角色可以分为教师与学生，后台设置管理员角色来对学生的信息进行管理。，设计如下： 1、后台管理系统 后台管理系统主要是为该系统的管理员提供信息管理服务的系统，具体包括的功能模块如下： （1）管理员信息管理 （2）教师信息管理 （3）学生信息管理 （4）健康信息统计（图形化进行健康，亚健康等学生的信息数量统计） 2、教师角色的功能模块设计 教师角色所需要的功能模块主要包括了如下的一些内容： （1）个人资料修改 （2）学生体质健康管理：录入相关数据，包括但不限于身高、体重、肺活量、视力等生理指标以及运动能力、身体成分、骨密度等健康指标，并且设置健康，亚健康状态 （3）学生健康建议：根据体质信息，进行学生健康的建议 （4）健康预警：对健康出问题的学生，进行健康预警 （5）饮食和锻炼情况管理，查看 3、学生角色 学生角色可以通过该信息网站看到个人的基本信息，能够看到教师给与学生的健康建议等，功能模块设计如下： （1）个人资料修改 （2）我的健康建议查看 （3）我的健康预警 （4）饮食和锻炼情况管理，记录平时的饮食和锻炼情况 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
基于Objective-C开发的跨平台二维码扫描与生成工具_支持iOS系统原生相机调用_提供高精度二维码识别算法_内置二维码生成器功能_可在Xcode模拟器中进行完整调试_适用于移.zip
08-17
基于Objective-C开发的跨平台二维码扫描与生成工具_支持iOS系统原生相机调用_提供高精度二维码识别算法_内置二维码生成器功能_可在Xcode模拟器中进行完整调试_适用于移.zip
root-quadp-6.30.08-1.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
java康老老年康复中心预约网源代码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
08-17
网站前台： （1）站内新闻：及时发布康复中心动态、行业资讯等，让用户了解最新消息。 （2）用户注册，登录：支持用户注册新账号并登录系统，开启预约等操作。 （3）科室介绍：详细介绍康复中心各科室，含功能、特色治疗等信息。 （4）医生列表，详情：展示医生信息，如履历、擅长领域，助用户选医生。 （5）老年生活风采：呈现老年人康复生活照片等，展示康复后的精彩状态。 （6）预约入院：用户填写姓名、电话等信息，提交入院预约申请。 网站后台： 管理员 （1）管理员密码修改：管理员可自主修改登录密码，保障账号安全。 （2）用户注册管理，审核：对新用户注册信息审核，确保信息真实合规。 （3）站内新闻管理：发布、编辑、删除站内新闻，把控资讯更新与质量。 （4）科室信息管理：维护科室信息，包括介绍、设备等内容的增删改。 （5）医生信息管理：管理医生资料，可更新履历、擅长方向等信息。 （6）老年生活风采管理：上传、整理、替换老年生活风采相关展示内容。 （7）预约入院管理：处理用户入院预约，安排入院时间和流程。 用户 （1）用户资料修改：用户可修改个人注册资料，保证信息准确性。 （2）我的预约住院结果：查询预约入院审核结果，了解住院安排情况。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
Spark MLlib 机器学习库基础算法全面解析及完整测试文件详解
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/cdfc7c40e034 Spark MLlib 机器学习库基础算法全面解析及完整测试文件详解（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
python python 资源 python练习题
08-17
python
springboot基于微信小程序的计算机考研刷题平台毕业论文.docx
最新发布
08-17
springboot基于微信小程序的计算机考研刷题平台毕业论文.docx
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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