iOS 应用:Zwind - WebDAV Server & Player

Zwind 终于上架了!后续会继续更新 App 开发过程!

下载链接:https://apps.apple.com/cn/app/zwind-webdav%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%AE%A1%E7%90%86%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8-%E7%BD%91%E7%9B%98%E4%BA%91%E7%9B%98%E6%92%AD%E6%94%BE%E5%99%A8/id6755239096

应用简介:

将你的设备变成个人 WebDAV 文件服务器!

  • 在手机上运行多个 WebDAV 服务器
  • 支持网盘、SMB、本地文件的多源映射
  • 内置强大的 WebDAV 浏览器和媒体播放器
  • 一键启动,同时运行多个服务器

核心功能

  • 个人 WebDAV 服务器:在手机上轻松创建并启动 WebDAV 服务器,通过 HTTP 或你喜欢的第三方应用访问该服务器。
  • 多源支持:无缝集成本地文件、SMB、夸克网盘。目前若要支持 Dropbox、Google Drive、OneDrive 等其他网盘,你可以安装它们的官方应用,并通过 iOS 文件应用(以网盘应用作为文件提供者)将其数据文件夹映射到 WebDAV 根目录。
  • 灵活的目录映射:将不同位置的文件映射到服务器根目录中的独立文件夹。

强大的文件管理

  • 多服务器管理:可同时创建并运行多个 WebDAV 服务器。
  • 智能文件浏览器:内置完整 WebDAV 客户端,支持访问内网与外网的 WebDAV 服务器。
  • 写入文件操作:创建文件夹 / 文件,并支持文本编辑。

内置媒体中心

  • 视频播放器:原生支持视频文件播放,支持全屏及播放控制。
  • 音乐播放器:优雅的音频播放界面,支持播放列表管理。
  • 文本编辑器:可在应用内直接编辑文本文件。
  • 媒体通用搜索:可将任意文件夹扁平化,并按照类型、名称关键字搜索文件,以预览列表展示候选文件。
  • WebDAV URL 书签:支持收藏任意 WebDAV URL,快速访问特定的 WebDAV 资源或目录。

安全且便捷

  • 服务器锁:支持在启动特定服务器时要求密码验证或 Face ID 验证。
  • 本地运行:所有数据都存储在你的设备上,隐私和安全有保障。
  • 快速分享:通过 URL 轻松将文件分享给其他设备和应用。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重与结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率与稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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