当出现的Interexploer 终止站点的操作的提示框

于 2015-09-29 10:04:08 发布
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   能够实现访问登录界面，但是不能实现登录之后的提示，这个最快的方式就是安装一个谷歌的浏览器，这个就可以避免去解决interexploer的问题。
setools-console-4.3.0-2.el8.tar.gz
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使用php采集淘宝产品数据，并上传到opencart 商城中
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soci-sqlite3-4.0.0-2.el8.tar.gz
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达梦数据库 exporter 采集器对接 prometheus+grafana 提供表盘
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基于Spring Boot网络相册设计与实现-f41xq【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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适用于 AndroidX 的全埋点数据采集 Gradle 插件（字节码插桩）
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农业信息管理-农业信息管理系统-农业信息管理系统源码-农业信息管理管理系统-基于ssm的农业信息管理系统-ssm-java代码
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农业信息管理-农业信息管理系统-农业信息管理系统源码-农业信息管理管理系统-农业信息管理管理系统java代码-农业信息管理系统设计与实现-基于ssm的农业信息管理系统-基于Web的农业信息管理系统设计与实现-农业信息管理网站-农业信息管理网站代码-农业信息管理平台-农业信息管理平台代码-农业信息管理项目-农业信息管理项目代码-农业信息管理代码
scalapack-mpich-devel-2.0.2-31.el8.tar.gz
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用CASIA database数据集做的，做的语音情感识别和语音识人的练习
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skopeo-1:1.4.2-0.1.module_el8.5.0+911+f19012f9.tar.gz
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smem-1.5-6.el8.tar.gz
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【安防监控领域】C#接入海康大华实时视频流：基于RTSP和ONVIF协议的集成方案与实践
08-19
内容概要：本文详细介绍了如何使用C#与市场上主流的监控设备（如海康威视和大华）进行集成，实现视频流的实时获取与管理。文章首先概述了智能安防行业的发展背景，以及RTSP和ONVIF这两种广泛应用于视频监控设备的协议。接着，文章具体讲解了C#环境下通过RTSP协议获取视频流的方法，包括使用FFmpeg和VLC两种工具的实现步骤；同时介绍了通过ONVIF协议进行设备发现、视频流获取及PTZ控制的功能，并展示了具体的代码示例。最后，总结了C#在监控设备集成方面的优势和技术方案，强调了合理利用第三方工具和协议的重要性。; 适合人群：对C#编程有一定了解，从事或有兴趣于智能安防领域的开发人员。; 使用场景及目标：①学习如何通过RTSP协议拉取视频流，掌握FFmpeg和VLC的使用方法；②了解ONVIF协议的工作原理及其在设备发现、视频流获取和PTZ控制中的应用；③实现对海康、大华等监控设备的集成与管理，提升系统的灵活性和兼容性。; 阅读建议：本文提供了丰富的代码示例和详细的步骤说明，在学习过程中应结合实际设备进行调试和实践，以加深对协议的理解和技术的应用。此外，建议读者提前准备好相应的开发环境，如安装好所需的第三方工具和库。
多模态具身智能大模型 OpenVLA 的复现以及在 LIBERO 数据集上的微调改进
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ByteTrack 超详细教程：训练 VOC 格式自定义数据集与摄像头实时检测跟踪
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多用户波束成形方法-基于改进的粒子-群算法.zip
08-19
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
一款分布式高性能的备份系统，支持mysql、ElasticSearch备份，多集群任务统一，数据集中存储
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/70e1f772249e 一款分布式高性能的备份系统，支持mysql、ElasticSearch备份，多集群任务统一，数据集中存储（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
sqlcipher-devel-4.4.3-2.el8.tar.gz
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杜论库测试报告（纯文本）
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纯文本,无插图代码杜论库测试报告
无线通信基于多输入学习的UWB定位系统中NLOS识别与定位误差修正：深度学习与时频分析结合的创新方案（含详细代码及解释）
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内容概要：该论文提出了一种基于多输入学习(MIL)神经网络模型的超宽带(UWB)定位系统中非视距(NLOS)识别方案。该方案结合信道脉冲响应(CIR)及其时频图(TFDOCIR)作为输入特征，能够有效识别由木门、混凝土墙、金属板、人体和玻璃窗等障碍物引起的NLOS传播情况，整体识别准确率达到91.74%。论文还介绍了详细的代码实现，包括数据预处理、并行深度学习模型构建、训练与评估、以及定位误差修正（加权最小二乘法）。此外，论文深入探讨了UWB信号模型与NLOS识别方法，分析了不同障碍物下的信号特性，并提出了多种优化和改进措施，如增强的并行深度学习模型、自适应特征融合策略、实时处理优化等。 适合人群：具备一定编程基础，对无线通信、深度学习和定位系统感兴趣的科研人员及工程师。 使用场景及目标：①研究UWB定位系统的NLOS识别问题；②探索深度学习在无线通信领域的应用；③开发高性能、低延迟的UWB定位系统；④提高复杂环境下定位精度。 其他说明：此资源不仅提供了理论分析，还包含了完整的代码实现，有助于读者理解从数据处理到模型训练的全过程。建议读者在学习过程中结合实际数据进行实践，以便更好地掌握相关技术和方法。同时，对于希望进一步优化模型或应用于特定场景的读者，文中提供的多种改进思路和技术实现具有很高的参考价值。
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