Large Scale Component Based Development

最新推荐文章于 2021-04-26 16:40:23 发布
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本文提供了一个完整的概念框架，用于以互联网为中心的组件式Web开发。覆盖了组件开发的新方向，选择技术的方法，定义架构及应用建模，并定义了中间件、应用服务器和企业应用集成的角色。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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Presents a complete conceptual framework for Internet-centered, component-based Web development. Covers new directions in component development, methods for selecting technologies, defining architectures, and modeling applications, and defines the role of middleware, application servers, and enterprise application integration.
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This paper presents the full research and development cycle of a high-precision absolute linear encoder based on a standard calibrated scale. Already available and used in industry standard scales of ...
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Exploring Unsupervised Learning with YOLOv8: Autonomous Feature Learning on Large Scale Data
# Exploring Unsupervised Learning with YOLOv8: Autonomous Feature Learning at Scale ## 2.1 Principles of Autonomous Feature Learning Autonomous feature learning is a pivotal technology in ...
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
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电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现 · PCB设计
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900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。 适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。
【人工智能与机器学习】项目介绍 Python实现基于POA-BP鹈鹕优化算法（POA）优化反向传播神经网络（BP）进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。
充电桩上位机：全自动报文分析与快慢充智能监控技术解析 快慢充
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充电桩上位机的全自动报文分析功能及其对快充和慢充的支持。文章首先从技术实现角度深入剖析了上位机的工作机制，涵盖技术架构、算法流程和关键代码实现。接着，通过实际开发经验和案例展示了上位机在报文分析中的应用。此外，还从用户体验和技术决策两个角度分别探讨了上位机的功能特点和选择依据，帮助读者全面理解这一技术。 适合人群：对充电桩技术感兴趣的工程师、产品经理及初学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解充电桩上位机工作原理、开发过程及应用场景的专业人士。目标是让读者掌握上位机的关键技术和设计理念，提升相关领域的技术水平。 其他说明：文章不仅提供了技术实现的详细讲解，还包括了丰富的图表和代码片段，便于读者更好地理解和实践。
Simulink If：支持DBC与硬件信号导入自动生成模型及代码的技术解析
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人工智能学习笔记与课程资料全记录-布里斯托大学机器人专业研究生AI课程完整内容-机器学习算法实现与数学推导详解-神经网络深度学习基础与进阶知识-包含K-means聚类等无监督学习技.zip
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在工业自动化领域中，如何利用WinCC（Windows Control Center）实现通用外部数据库报表的全脚本化操作。主要内容涵盖数据连接脚本、数据查询脚本、报表生成脚本的具体实现步骤，以及如何进行全自定义表格的设计和C脚本的存储。文中还强调了该模板的灵活性，即可以通过适当修改适应不同类型的上位机系统。最后，为初学者提供了学习路径和实践建议。 适合人群：具备一定WinCC脚本基础和SQL语言基础的技术人员，尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：① 实现从数据库到报表展示的全流程自动化；② 提升报表设计效率和灵活性；③ 培养工业自动化项目中的数据分析与展示能力。 其他说明：建议读者结合实际案例进行练习，逐步深入理解和掌握WinCC的高级功能。
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