无题

原创 于 2016-09-06 13:50:37 发布 · 315 阅读 · 0 ·
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白发变黑发，旧齿换新牙，枯木又逢春，老人变娃娃。

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　
05-18 362
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,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》,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》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...
jquery图片滚动-下载即用.zip
01-05
源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。 本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。 为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。 通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。 在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。 关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。 例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> <!-- 更多图片内容... --></div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。 这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。 通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...
基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计
01-05
内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码
最新发布
01-05
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码
01-05
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。
基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。
基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip
01-05
基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip
基于Python的快递二维码生成识别系统.zip
01-05
基于Python的快递二维码生成识别系统.zip
面向中国计算机技术与软件专业技术资格水平考试中级软件设计师认证的全面备考资源整合与学习辅助系统_包含官方考试安排通知报名平台链接历年真题解析希赛每日一练备考工具清单考.zip
01-05
面向中国计算机技术与软件专业技术资格水平考试中级软件设计师认证的全面备考资源整合与学习辅助系统_包含官方考试安排通知报名平台链接历年真题解析希赛每日一练备考工具清单考.zip
MoonVulkan：Lua for Vulkan
01-05
根据原作 https://pan.quark.cn/s/eb05e63067ef 的源码改编 Vulkan在现代图形编程领域被视为一种高效且低层级的API，它赋予开发者对硬件资源的直接支配权，从而在游戏开发、专业级渲染以及计算密集型应用中达成卓越的性能表现。 MoonVulkan作为一个针对Vulkan API的Lua语言绑定库，显著简化了使用Lua来编写Vulkan图形程序的过程。 Lua作为一种轻量级脚本语言，因其语法精炼且易于集成，经常被应用于游戏开发以及其他需要快速构建原型设计的场景。 MoonVulkan的核心宗旨是将Vulkan的强大功能引入Lua编程环境，使得开发者能够借助Lua的简洁语法来处理复杂的图形作业。 这个库提供了一套完整的Vulkan函数和结构体的Lua接口，使得Lua程序员可以直接运用Vulkan API的各类功能，例如构建设备、管理交换链、提交命令缓冲区等操作。 在MoonVulkan框架内，开发者可以运用Lua的动态属性，例如在执行期间检查错误、执行条件性判断以及循环操作，这些在C++或C语言中通常需要编写大量的辅助代码才能完成。 再者，得益于Lua的脚本特性，MoonVulkan支持热更新机制，即在程序运行过程中可以调整图形逻辑，无需对整个项目进行重新编译。 在运用MoonVulkan时，有几个关键性概念需要掌握：1. **Vulkan的初始化设置**：必须配置Vulkan实例，这是所有Vulkan操作的基础环节。 这包含选取物理设备（代表GPU）、构建一个恰当的实例配置，并妥善处理所需的扩展和层。 2. **表面的构建**：在桌面平台环境下，这通常涉及与窗口系统的互动，以获取一个象征屏幕输出的VkSurfaceKHR对象。 3. **图形与计算队列的选择...
Android 4.1.2 计算器源码
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/b874c7900561 Google Android 4.1.2 ASOP 项目源代码已公开，供相关人员研究借鉴，若需获取整个Android系统的完整源码，请访问http://source.android.com/source/downloading.html进行获取
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
01-05
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨了在缺乏机械位置传感器条件下，如何通过算法实现对电机转子位置与速度的精确估算，从而实现高性能的电机控制。文中可能涉及如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波、高频注入法或反电动势法等核心观测技术，并结合STM32 F4高性能处理器的硬件平台进行算法实现与实验验证，旨在提升系统可靠性与降低成本。此外，研究还可能涵盖磁场定向控制（FOC）框架下的电流环、速度环控制策略设计与优化。; 适合人群：具备一定电机控制理论基础和嵌入式开发经验，从事电机驱动、电力电子或自动化相关方向的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标：①用于永磁同步电机驱动系统中替代传统位置传感器，提高系统鲁棒性和集成度；②适用于对体积、成本和可靠性要求较高的工业控制、新能源汽车、无人机、家电等领域；③目标是掌握无感控制的核心算法原理与工程实现方法，完成从理论到实际系统的搭建与调试。; 阅读建议：建议结合电机控制基础知识与STM32开发环境进行学习，重点关注观测器设计与参数整定部分，配合仿真模型与实物代码进行验证，深入理解算法在实际运行中的动态响应与抗干扰能力。
【鲁棒优化、大M法、C&CG算法】计及风、光、负荷不确定性两阶段鲁棒优化（Matlab代码实现）
01-05
【鲁棒优化、大M法、C&CG算法】计及风、光、负荷不确定性两阶段鲁棒优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的计及风、光、负荷不确定性的两阶段鲁棒优化方法，重点运用鲁棒优化理论、大M法和C&CG算法解决电力系统中的不确定性问题。文中详细阐述了模型构建过程，包括不确定集合的设定、两阶段决策机制的设计以及求解算法的实现步骤，旨在提高电力系统在可再生能源接入背景下的调度鲁棒性和经济性。同时，文档列举了大量相关Matlab仿真资源，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统优化、路径规划等多个方向，提供了丰富的科研技术支持与案例复现资源。; 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、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究新能源接入背景下电力系统的优化调度问题；②掌握鲁棒优化建模方法及C&CG算法的实现技巧；③进行学术论文复现或科研项目开发；④学习Matlab在电力系统仿真中的实际应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码进行实践操作，重点关注两阶段鲁棒模型的构建逻辑与算法迭代过程，同时可参照文中提及的YALMIP工具包使用方法，提升建模效率。对于初学者，宜先熟悉基本优化理论再深入算法实现细节。
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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