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转载 于 2018-12-25 23:21:25 发布 · 106 阅读 · 0

爱泣鬼
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（全新整理）上市公司绿色全要素生产率数据（2007-2024年）数据格式：面板数据，excel、dta
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1、资源内容地址：https://blog.youkuaiyun.com/2301_79696294/article/details/155912894 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
HttpClient response null
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/5061241daffd 在使用Apache HttpClient库发起HTTP请求的过程中，有可能遇到`HttpClient`返回`response`为`null`的现象，这通常暗示着请求未能成功执行或部分资源未能得到妥善处理。 在本文中，我们将详细研究该问题的成因以及应对策略。 我们需要掌握`HttpClient`的运作机制。 `HttpClient`是一个功能强大的Java库，用于发送HTTP请求并接收响应。 它提供了丰富的API，能够处理多种HTTP方法（例如GET、POST等），支持重试机制、连接池管理以及自定义请求头等特性。 然而，一旦`response`对象为`null`，可能涉及以下几种情形：1. **连接故障**：网络连接未成功建立或在请求期间中断。 需要检查网络配置，确保服务器地址准确且可访问。 2. **超时配置**：若请求超时，`HttpClient`可能不会返回`response`。 应检查连接和读取超时设置，并根据实际需求进行适当调整。 3. **服务器故障**：服务器可能返回了错误状态码（如500内部服务器错误），`HttpClient`无法解析该响应。 建议查看服务器日志以获取更多详细信息。 4. **资源管理**：在某些情况下，如果请求的响应实体未被正确关闭，可能导致连接被提前释放，进而使后续的`response`对象为`null`。 在使用`HttpClient 3.x`版本时，必须手动调用`HttpMethod.releaseConnection()`来释放连接。 而在`HttpClient 4.x`及以上版本中，推荐采用`EntityUtils.consumeQuietly(respons...
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的厨房用品与食材检测系统设计：多模型对比与智能UI实现
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内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的厨房用品与食材检测系统的全流程开发过程，涵盖从数据集构建、模型训练、多版本性能对比到PyQt5可视化界面开发的完整实现路径。系统支持摄像头实时检测和图片上传检测，并提供了模型优化、功能扩展（如菜谱推荐、新鲜度分析）、边缘部署等进阶方向，帮助开发者将计算机视觉技术落地为实际智能应用。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生，具备Python编程基础和深度学习基础知识，正在进行计算机视觉类毕业设计或项目实践的学生；; 使用场景及目标：①完成“算法+系统”结合的高质量毕设项目；②掌握YOLO系列模型的训练与对比方法；③实现从模型训练到UI交互系统的工程化落地；④探索智能家居场景下的视觉应用拓展； 阅读建议：建议按照“数据准备→模型训练→UI开发→系统优化”的顺序逐步实践，重点关注多模型性能对比与实际部署中的常见问题（如图像格式转换、模型兼容性），并参考提供的代码链接进行调试与功能迭代。
【计算机视觉】基于Qt与百度AI的人脸识别系统开发：跨平台应用中实时检测与比对功能的设计与实现
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内容概要：本文详细介绍了如何使用Qt框架与百度AI的人脸识别API从零开始构建一个跨平台的人脸识别系统。通过手把手教学，涵盖开发环境搭建、Qt界面设计、信号与槽机制应用、百度AI接口调用（包括获取Access Token、人脸检测、属性分析和人脸比对）、摄像头实时采集与处理等核心技术环节。同时提供了错误处理、多线程优化建议以及功能扩展方向，如人脸库管理、活体检测和跨平台部署，帮助开发者打造具备实际应用价值的智能系统。; 适合人群：具备C++基础，熟悉Qt开发框架，希望入门AI应用开发或拓展实战技能的研发人员，尤其适合工作1-3年想提升综合项目能力的程序员。; 使用场景及目标：①学习如何将第三方AI服务集成到桌面应用中；②掌握Qt进行GUI设计、摄像头操作和网络请求的完整流程；③实现人脸识别、属性分析、相似度比对等核心功能；④构建可用于门禁、身份验证等场景的原型系统。; 阅读建议：此资源以实战为导向，建议读者边学边练，严格按照步骤搭建环境并调试代码。重点关注API调用逻辑、信号与槽连接及多线程优化部分，结合提供的代码链接深入理解整体架构，逐步实现从静态图像处理到实时视频流分析的功能演进。
2026最新APP导航下载页PHP网站源码带后台
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非常好看的一款App导航下载推荐页源码，带后台，PHP源码，Thinkphp框架 测试环境：centos7.9，PHP5.6，Mysql5.6 这款源码安装非常便捷干净，后台添加应用及轮播广告也非常方便，网站自适应PC+手机自适应 安装说明： 1.上传源码到根目录，伪静态改为:thinkphp 2.php版本5.6-7.2（本人测的5.6） 3.导入数据库文件，修改数据库路径 Application/Common/Conf/config.php 4.后台路径: 域名/Youni 后台账号:admin 后台密码:123456
340城市房价历史数据（2010-2025.7）.xlsx
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## 数据指标说明 参考《经济地理》中李辉(2019)的做法，整理了安居客在全国626个城市的二手房历史数据，并统计整理了各城市的月度和年度房价数据 本次推出的二手房历史房价挂牌数据，更新至2025年7月，包括626个城市的历史月度房价、年度均值、年度中位数、年末房价，对于购房和研究都有一定的参考价值 ## 一、数据介绍 数据名称：中国城市二手房房价历史数据 数据范围：626个城市 时间范围：2010.1-2025.7 样本数量：42522条 数据来源：安居客 更新时间：2025年7月 数据说明：包含历史月度数据、年度数据
电机控制基于滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制系统建模与仿真：Simulink环境下FOC及SVPWM集成方案设计
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内容概要：本文介绍了基于Simulink的永磁同步电机滑模观测器（SMO）无位置传感器控制模型的设计与实现方法，重点阐述了系统的五大核心模块：PMSM本体、坐标变换、PI调节器、滑模观测器和SVPWM调制模块的功能及其协同工作机制。通过构建SMO估算反电动势并结合锁相环（PLL）提取转子位置与速度，实现了无需物理传感器的高精度闭环控制。文章还提供了详细的Simulink分步搭建流程，包括电机参数配置、坐标变换设置、SMO子系统设计、闭环控制连接及参数调试优化策略，并推荐了多个可直接使用的开源模型资源，涵盖基础FOC控制、离散化实现以及全速域切换等进阶应用场景。; 适合人群：具备电机控制理论基础和Simulink仿真经验，从事电机驱动开发的工程师或研究生；熟悉FOC、滑模控制等相关技术的研发人员；; 使用场景及目标：①实现永磁同步电机无位置传感器控制系统仿真；②深入理解滑模观测器在位置与速度估算中的应用原理；③掌握SMO与FOC/SVPWM结合的工程化建模方法；④为后续嵌入式部署提供仿真验证平台； 阅读建议：建议结合提供的现成模型文件进行对照学习，在仿真中逐步调试滑模增益、PI参数和平滑系数，重点关注低速运行稳定性与位置估算精度，必要时引入高频注入法提升全速域性能。
Shevewinyei_SubwayChange_5804_1767244697269.zip
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Shevewinyei_SubwayChange_5804_1767244697269.zip
基于蒙特卡洛，copula函数，fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度，考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用
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基于蒙特卡洛，copula函数，fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度，考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要：本文围绕多类型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究，采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚类方法获取6个典型场景，并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素，旨在实现电力系统运行的经济性与稳定性。通过Matlab代码实现相关算法，验证所提方法的有效性与实用性。; 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、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略；②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度；③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑；④适用于学术研究、论文复现与实际项目仿真验证。; 阅读建议：建议读者结合文中涉及的概率建模、聚类分析与优化算法部分，动手运行并调试Matlab代码，深入理解场景生成与随机优化的实现流程，同时可扩展至更多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
（全新整理）耐心资本的工具变量：企业地理距离（2000-2024年） 样本数量：68854条
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1、资源内容地址：https://blog.youkuaiyun.com/2301_79696294/article/details/155912267 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
【计算机视觉】基于DeOldify的图像上色技术：老照片自动彩色化修复与批量处理系统实现
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内容概要：本文介绍了如何使用深度学习项目DeOldify为黑白老照片智能上色，使其焕发新生。文章详细讲解了DeOldify的两种核心模型——艺术模型和稳定模型的特点与适用场景，并深入解析了关键参数如渲染因子（render_factor）对上色效果的影响。通过具体案例演示了经典照片《移民母亲》的修复过程，提供了批量处理家族老照片的Python脚本，帮助用户高效完成大量图像的自动化上色。同时，文章还列出了常见问题的解决方案，如CUDA内存不足、肤色过橙、天空过蓝等色彩偏差的调整方法，并给出了从照片扫描、处理、质量检查到成果分享的完整工作流程。此外，还介绍了分区域渲染合成和视频上色等进阶技巧，展现了DeOldify在静态图像与动态视频中的广泛应用潜力。; 适合人群：对AI图像处理感兴趣的技术爱好者、有一定Python基础的开发者、希望修复家族老照片的普通用户以及数字档案修复相关人员； 使用场景及目标：①利用DeOldify为历史老照片或家庭旧照进行自动上色；②掌握模型选择与参数调优以获得最佳视觉效果；③实现大批量照片的自动化处理流程；④解决实际应用中常见的色彩失真与硬件资源限制问题； 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码示例与飞书教程链接动手实践，先从小规模测试开始，逐步掌握模型特性与参数影响，再扩展至批量处理任务，同时关注GPU资源配置以提升运行效率。
python web.py开发httpserver解决跨域问题
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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/84146b4f8865 当运用web.py进行http server的开发过程中，会出现一种情况：Postman能够成功获取数据，然而浏览器却无法访问数据。 经过排查问题根源，发现其本质是跨域请求所引发的。 跨域请求指的是，在浏览器窗口内，当与服务端通过特定的“协议+域名+端口号”构建会话之后，若使用与这三个属性中的任意一个不同的源发起请求，浏览器便会判定为跨域行为，这一行为违背了浏览器的同源策略。 根据W3C标准，针对跨域请求存在相应的规范，并在响应头中设定了以下三种用于跨域访问控制的方法：Access-Control-Allow-Origin，该字段用于限定允许跨域访问的来源，例如http://192.168.10.12:8080，在此处需注意的是，该字段仅接受*（代表所有来源）或特定来源作为值，不支持其他任何形式。
汇编语言doc中的密码输入验证
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下载前必看：https://pan.quark.cn/s/f805fc52f5f0 此软件是一款基于汇编语言开发的应用程序，主要在Microsoft Word文档环境中执行，其主要功能是允许用户设定密码并验证其正确性，通过进一步的开发与优化，该程序能够被改造成为更为复杂的银行账户密码验证系统
【计算机视觉】基于GAN与动作迁移模型的图像动态化技术：老照片上色及表情动画生成方法研究
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内容概要：本文深入浅出地介绍了如何利用生成对抗网络（GAN）和First Order Motion Model实现AI图像魔法，包括老照片自动上色与静态图像的动作表情迁移。通过DeOldify模型实现黑白图像到彩色的高质量还原，再借助First Order Motion Model将驱动视频中的面部动作迁移到静态人像上，使其“动起来”。文章还展示了两种技术的融合应用，如生成彩色动态视频及风格化动画短片，并提供了完整的Python代码示例和操作步骤，涵盖模型加载、图像处理、视频帧提取与合成等关键流程。; 适合人群：对AI图像生成技术感兴趣的开发者、计算机视觉初学者以及有一定Python编程基础的AI爱好者，尤其适合希望动手实践GAN与动作迁移技术的学习者。; 使用场景及目标：①实现老照片自动上色，用于历史影像修复与数字存档；②创建个性化动态表情或虚拟形象，应用于社交媒体、数字艺术创作；③探索GAN与动作迁移模型的联合使用，拓展AI在视频生成、虚拟人等领域的创新应用； 阅读建议：建议读者结合飞书文档中的完整代码链接进行实操练习，注意环境配置与依赖安装，逐步调试每一步输出效果，以加深对模型工作机制的理解，并鼓励在此基础上进行创意延伸和技术优化。
USBOSV3.iso-下载即用.zip
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/6e946616ad19 经过纯净度处理的PE（ISO文件），能够兼容hyper-v二代环境下的鼠标键盘功能操作。 对于安装ghost系统而言，这是不可或缺的，建议用户下载后进行实际测试验证，以确认其最佳兼容性表现
【计算机视觉】基于YOLOv8的物体检测系统构建：从环境配置、数据标注到模型训练与Web端部署全流程解析
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内容概要：本文详细讲解了基于YOLOv8构建智能物体检测系统的完整毕设实战流程，涵盖环境搭建、数据集准备、模型训练、验证与推理、模型优化与部署上线五大核心步骤。通过使用Anaconda管理环境、PyTorch+CUDA加速训练、Ultralytics官方库进行开发，并结合自定义数据集（如校园安全检测场景）实现高精度检测。文章还介绍了如何利用LabelImg标注、Roboflow增强数据、TensorBoard监控训练过程，并通过Streamlit快速搭建可视化Web演示界面，最终实现本地或移动端的实时检测应用。同时提供了性能优化策略如ONNX/TensorRT导出、量化压缩等，助力项目从理论走向落地。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生，具备Python基础和深度学习初步知识，正在进行毕业设计或希望完成AI实战项目的开发者；尤其适合希望将目标检测技术应用于实际场景的学生。; 使用场景及目标：①完成高质量的毕业设计项目，涵盖从数据采集到系统部署的全流程；②掌握YOLOv8在真实任务中的应用方法，包括训练调参、模型评估与优化技巧；③构建可展示的检测系统（如网页端、摄像头实时检测），提升答辩竞争力；④为后续从事计算机视觉方向研究或工程落地打下坚实基础。; 阅读建议：建议按照文中五步流程循序渐进操作，结合提供的代码链接与飞书文档同步实践。重点理解每一步的设计意图，如数据组织结构、YAML配置含义、训练参数选择依据等，避免盲目复制。遇到问题优先排查环境依赖与路径错误，善用日志和可视化工具辅助调试。
上市公司-研发投入与专利数据集合（2000-2024年）.xlsx
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详细介绍及样例数据：https://blog.youkuaiyun.com/T0620514/article/details/156543348
eNSP校园网拓补.zip
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EMC整改问题探讨-下载即用.zip
最新发布
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先看效果： https://pan.quark.cn/s/e341fe6fecb4 本文聚焦于电磁兼容性改进过程中普遍存在的问题，并尝试激发进一步的探讨。 首先，必须依据具体状况对产品实施诊断，识别其干扰源的具体位置，并解析相互间干扰的路径和机制。 然后，依据诊断发现，采取针对性的改进措施。 通常而言，主要的改进策略包括以下几种。 1、降低干扰源的强度、在确定干扰源之后，可在允许的范围内对其强度进行削减，干扰源减弱的常用方法包括如下方式：　　a、在集成电路的Vcc和GND之间接入去耦电容，该电容的容量通常介于0.01μF至0.1μF之间，安装时需注意电容引线的布局，使其尽可能短。 b、在确保设备灵敏度和信噪比的前提下，增加衰减装置。 例如在VCD、DVD视盘机中的晶振，其对电磁兼容性的影响较为显著，降低其信号幅度即为一种有效的解决方案
工业检测基于YOLOv8的焊缝缺陷检测系统：算法优化与UI交互设计
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内容概要：本文介绍了一个基于YOLOv8的焊缝缺陷智能检测系统，涵盖从算法建模到UI界面开发的全流程。项目针对工业领域焊缝缺陷（如气孔、裂纹、夹渣等）检测难题，利用YOLOv8实现实时、高精度的目标检测，并通过数据预处理、图像增强、模型训练与评估等步骤构建专用检测模型，最终集成Tkinter开发可视化交互界面，实现上传图像、自动检测并标注缺陷的完整功能。系统在mAP@0.5指标上可达92%以上，具备高效、准确、可演示的特点，适合作为毕业设计项目落地。; 适合人群：计算机、自动化、机械电子等相关专业，具备一定Python编程和深度学习基础，计划从事工业检测方向毕业设计的学生（本科或研究生）。; 使用场景及目标：①解决传统人工焊缝检测效率低、准确性差的问题，提供自动化解决方案；②构建完整的深度学习应用项目链路，用于毕设答辩展示技术能力与工程实践水平；③作为工业质检智能化的入门范例，拓展至PCB、轴承等其他缺陷检测场景。; 阅读建议：建议按照“数据准备→模型训练→UI开发”的顺序逐步实现，重点关注YOLOv8的迁移学习配置、数据格式转换与增强方法，并结合提供的代码链接进行调试运行，强化理论与实践结合。
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