无题——写在我的博客开通时

原创 于 2008-04-03 17:37:00 发布 · 447 阅读 · 0 ·
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本文分享了作者在优快云社区的心得体会，强调了从他人作品中获得的收获，并表达了想要开始撰写博客的愿望。

      已经在优快云呆了很久了，每天在这里看别人的文章，尤其是看了许多大家的作品，觉得受益匪浅。今天终于下定决心想在优快云的博客里面写点东西，写给别人，也写给将来的自己。欢迎大家光临指导！

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03-09 2516
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2无题——学生学习课件
11-23
#### 四、无题诗代表作——《无题》 《无题》是李商隐无题诗中最著名的作品之一。全诗通过描绘离别时的情景，展现了诗人对爱情的执着追求以及对未来的美好憧憬。 - **首联**：“相见时难别亦难，东风无力百花残。...
6.3《无题（相见时难别亦难）》精品课件——小学生ppt学习课件
11-23
#### 《无题（相见时难别亦难）》的教学设计案例 - **导入环节**：可以通过展示作者李商隐的相关信息，如生平、代表作等，为学生提供必要的背景知识。 - **文本分析**：利用PPT呈现诗歌原文及其翻译，引导学生逐句...
李商隐——《无题》.doc
09-17
李商隐——《无题》.doc
李商隐——《无题二首》精选.doc
10-11
这不仅体现了诗人对爱情的忠贞不渝，也反映了李商隐在表达情感时的细腻与深刻。 颈联和尾联将读者从美好的回忆拉回到现实的无奈，昨日的欢宴、游戏与欢笑已成为过去，今日的诗人在官场上如同行尸走肉，只有无奈地应...
李商隐——《无题二首》.doc
09-17
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DapperLite是一款基于Dapper的轻量级高性能数据库访问扩展库专为NET开发者设计旨在简化数据库操作并提升开发效率它完美融合了原生SQL的灵活性与Lambda表.zip
01-02
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lv_0_20260102233748.mp4
最新发布
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基于Unity引擎与C编程语言开发的网络设备模拟教育游戏_模拟计算机网络设备操作与配置的虚拟实验平台_通过高度仿真的交互式三维环境让用户学习计算机网络基础知识与设备配置技能_包含.zip
01-02
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【编程语言基础】软件工程基于系统规划的可行性研究框架设计：面向成本效益分析与多维度评价准则的应用方案
01-02
内容概要：本文围绕系统规划的核心内容，系统阐述了软件工程初期阶段的关键要素与方法论，涵盖可行性评价准则、成本效益分析技术、系统规划主要步骤及可行性研究的具体流程。重点介绍了技术、经济、法律和用户使用四个维度的可行性评估标准，并深入解析了成本分类、收益分类、盈亏临界点分析、净现值分析和投资回收期等成本效益分析工具。同时，文章梳理了从初步调查到制定系统建设方案的完整规划路径，并详细说明了可行性研究的八个步骤，构建了一个完整的系统规划知识体系。; 适合人群：从事软件工程、系统分析与设计工作的技术人员、项目经理及IT管理人员，具备一定信息系统开发或管理背景的专业人士；也适用于高校相关专业师生作为学习参考资料。; 使用场景及目标：①用于指导新系统的前期规划与决策，评估项目的可行性；②帮助团队科学分析成本与收益，优化资源配置；③支持撰写可行性研究报告，制定合理的开发计划和技术路线。; 阅读建议：建议结合实际项目案例对照阅读，重点关注各分析工具的应用场景与计算方法，在实践中逐步掌握系统规划的整体逻辑与关键控制点。
一个由GCARNAB创建和维护的专注于网络技术学习与实验的综合性资源库_包含大量使用CiscoPacketTracer软件打开和运行的网络拓扑文件实验案例配置脚本以及项目设.zip
01-02
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zqlovejyc_SQLBuilder_34800_1767290290162.zip
01-02
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基于PHP开发的高效自动化增量备份工具_专为关系型数据库MySQL_PostgreSQL_SQLServer_SQLite_Oracle等与Hadoop生态Hive数据仓库之间设计.zip
01-02
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alanni-tom_Turacos_25172_1767290293826.zip
01-02
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CiscoPacketTracer网络仿真实验文件与拓扑设计资源库_包含思科官方课程实验自定义复杂网络拓扑交换机路由器配置案例无线网络模拟物联网IoT场景网络安全AC.zip
01-02
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网络模拟项目集合库_基于思科PacketTracer平台构建的计算机网络仿真实验与毕业设计资源库_包含CCNA认证考前培训阶段及大学最终学年毕业项目所需的完整网络拓扑模拟案例集_.zip
01-02
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Mac charles问题及解决
01-02
本文详细阐述了在Mac操作系统环境下运用Charles工具所遭遇的各类挑战及其对应的解决方案。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/23ec416fc469 的源码改编 这些内容具有较高的借鉴意义，接下来请跟随我们的指引进行深入探讨。
神手足球源码 cocoscreator小游戏源码 完整精品小游戏源码，亲测可运行_code.zip
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网络互联技术综合实验项目涵盖IPv4与IPv6静态路由及默认路由配置静态路由故障排查VLAN配置问题诊断基于接口的VLAN间路由设置标准IPv4访问控制列表ACL的配.zip
01-02
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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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