好想加班倒休,兴致勃勃地到了公司,结果通知不加班了,只能用年假了。
墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
700+累计阅读
749平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网
我也要 →
码龄22年
好想加班倒休,兴致勃勃地到了公司,结果通知不加班了,只能用年假了。
H264视频监控所有代码
包含完整代码包的地址,上传不完。有client,server.文件系统等等。
监控 (30分) 解题报告
监控 (30分) 某国的安全部门监控了全国的数据流,该部门的程序员接到一个任务,恐怖组织会给手下发送一个数字序列A,其中由n个正整数组成,而其中任何两个值Ai和Aj都可以求它们的余数 x=Ai mod Aj ,(其中1= Aj)。 所有x中,最大的x就是破译机密的秘钥。程序员的任务就是找到这个最大的x。 输入格式: 第一行是一个正整数n,第二行由n个小于等于1
C语言实现CS模式的计算机监控系统
CS模式下,监控客户端的本地信息,包括CUP利用率,邮件监控,网络即时监控
监控
某国的安全部门监控了全国的数据流,该部门的程序员接到一个任务,恐怖组织会给手下发送一个数字序列A,其中由n个正整数组成,而其中任何两个值Ai和Aj都可以求它们的余数 x=Ai mod Aj ,(其中1= Aj)。 所有x中,最大的x就是破译机密的秘钥。程序员的任务就是找到这个最大的x。 输入格式: 第一行是一个正整数n,第二行由n个小于等于10610^6106的正整数组成1 ≤ n
服务器文件监控源代码
使用detours Hook SHFileOperation实现文件监控,拦截系统对于文件的操作, vista以上的版本不支持,由于vista以后文件操作改为com里面的方法。
监控(C语言代码)
某国的安全部门监控了全国的数据流,该部门的程序员接到一个任务,恐怖组织会给手下发送一个数字序列A
Odoo 18 中如何处理丢失线索和商机
管理丢失的线索和商机是任何销售流程的重要组成部分。在 Odoo 18 中,CRM 模块为企业提供了强大的工具来跟踪、分析丢失的商机并从中学习。通过将线索标记为丢失、分析丢失原因以及利用 Odoo 的报告和重新参与功能,企业可以改进其销售策略并增加未来成功的机会。凭借对数据驱动决策和持续改进的明确关注,Odoo 18 助力企业保持竞争优势,确保即使是丢失的潜在线索也能为业务增长提供价值。
AI Agent ReAct架构设计模型剖析
ReAct通过"思考-行动-观察"循环运作:智能体先进行自然语言推理,再调用外部工具执行行动,观察结果后继续推理直至解决问题。这种架构提高了透明度和准确性,减少幻觉风险,使LLM能主动分解任务并利用外部数据源。实现关键在于精心设计的提示模板,引导LLM按结构化格式响应,而非依赖模型固有能力。
html 导出excel小体表,html table导出Excel后样式消失。
为什么样式写在标签中导出的Excel才能有样式,如何解决css自动加载xmlns:x="urn:schemas-microsoft-com:office:excel"xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">tr{mso-height-source:auto;mso-ruby-visibility:none;}col{mso-width-source:a...
Vector CANape的使用记录
开门见山,今天想和大家分享下CANape使用记录,分享原因是近日在分析一个客户现场软件问题时,需要用到CANape来实时的监测ECU中的变量,因为之前对CANape的认知比较浅薄,觉得标定工程师使用他就足够了,但是这次的经历让我觉得需要写点东西来记录自己学习并使用他的过程。 相信大家能够在网上找到很多关于如何使用CANape的文章,从新建Project到后面的数据的观测、保存以及回放等等。我个人也是这么学过来的,所以我不打算从那些方面着手去描述如何使用她,而是根据我的真实使用过程以及问题的抛出到如何解决来
基于分数阶傅里叶变换的chirp信号检测与参数估计(原理附代码)
线性调频信号(chirp信号) 顾名思义,该信号的频率随着时间线性变换,其复数表达形式如下: s(t)=e2jπ(f0t+0.5μt2)s(t)=e^{2j\pi(f_0 t+ 0.5\mu t^2)}s(t)=e2jπ(f0t+0.5μt2) 根据欧拉公式,其相位项为2π(f0t+0.5μt2))2\pi(f_0 t+ 0.5\mu t^2))2π(f0t+0.5μt2))。信号的角频率是相位对时间的导数。对相位求导后有2π(f0+μt)2\pi(f_0+\mu t)2π(f0+μt),显然,f0f
GLM-4v-9b应用场景:金融财报图表理解、教育题图解析、电商商品识图
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署GLM-4v-9b镜像,以构建低成本、高效率的视觉理解应用。该模型专精于图文混合内容的理解,一个典型的应用场景是自动分析金融财报中的图表,提取关键数据并生成趋势总结,从而大幅提升信息处理效率。
高可用架构设计——多节点OpenClaw集群部署与负载均衡(2026企业级)
本文介绍了企业级OpenClaw高可用集群架构设计,重点阐述了多节点部署与负载均衡方案。架构采用分层设计,包括表现层、应用层、数据层和基础设施层,确保99.99%的可用性目标。详细配置了主节点、工作节点和存储节点规格,提供Kubernetes集群部署脚本示例,实现自动化的容器编排管理。通过硬件冗余、故障隔离和弹性扩展等可靠性原则,构建能够应对各种故障场景的稳定AI助手系统。
机械行业GEO实战案例(脱敏版):从”展会获客”到”AI推荐”的转型之路
认知一:技术事实是唯一超级话语权AI搜索偏好来自官方网站的可验证数据。越是精密的参数、认证、材质报告,越容易被作为推荐依据。”重复定位精度0.005mm”比”技术领先”有价值100倍。认知二:多源交叉是信任的基础单一官网的权威度有限,必须结合垂直平台、自媒体矩阵做全域覆盖。内容出现在4个以上平台,被引用概率增加2.8倍。认知三:决策内容比品牌软文更能转化采购方问AI不是看热闹,是找解决方案。围绕”选型误区””工艺对比””故障排查”写技术型内容,比吹嘘企业稳健更容易被引用。
交通仿真软件:SUMO_(13).Python脚本与TraCI接口
通过TraCI接口,用户可以实现与SUMO仿真器的实时交互,获取和控制交通数据。本文档详细介绍了如何使用Python脚本与TraCI接口进行交互,包括基本的设置、数据获取和控制方法。此外,还展示了几个高级应用示例,如交通流优化、多代理系统、车辆路径规划和车辆行为模拟。这些示例可以帮助用户更好地理解如何利用TraCI接口进行复杂的交通仿真和分析。希望这些内容对您有所帮助,如果您有任何问题或需要进一步的帮助,请参考SUMO的官方文档或社区支持。
AI视频生成模型训练:从数据准备到部署全流程
咱们这次的目的就像是要建造一座超级厉害的AI视频生成魔法城堡。范围呢,就是从收集建造城堡的材料(数据准备)开始,到把城堡搭建起来(模型训练),再到让城堡能供大家使用(模型部署),涵盖了整个过程的方方面面。接下来我们会先给大家介绍一些重要的术语,就像认识冒险途中的关键道具一样。然后引入一个有趣的故事,带大家进入AI视频生成的奇妙世界,解释核心概念以及它们之间的关系。接着会详细讲解核心算法原理、数学模型和公式,还会有项目实战,带大家亲自体验代码的魅力。
2018年度IT168技术卓越奖名单:存储类
新技术与新应用的不断涌现,使企业对数据存储与管理能力的需求节节升高。大数据、人工智能、物联网等技术的发展在提供新业务机会的同时,也带来了新的存储挑战。“PB”已经行业常见的数据量级,在一些行业,甚至出现了EB...
UG\NX二次开发 获取对象的层、颜色、隐藏状态、线宽、线型、高亮显示状态
获取对象的层、颜色、隐藏状态、线宽、线型、高亮显示状态。
实战指南:从零构建高质量财务数据集,打通业财分析与数据驱动决策
在数据驱动的商业决策中,财务数据集扮演着核心角色,它是连接原始业务记录与深度商业洞察的桥梁。其基本原理在于通过结构化的数据模型,将散乱的财务记录转化为计算机可高效处理和分析的格式。这一过程的技术价值在于,它使得复杂的财务分析、风险预警和预测建模成为可能,极大地提升了决策的准确性和时效性。在应用场景上,无论是财务报表可视化、信用评分,还是预算编制与机器学习模型训练,一个设计良好的财务数据集都是不可或缺的基础设施。本文将深入探讨如何运用星型模型和ETL流程,构建一个实战级的财务数据集,涵盖从数据获取、清洗、建模
Nvidia Jetson平台 JP4.2.1版本GStreamer视频采集异常问题调试记录
Nvidia Jetson平台GStreamer in JP4.2.1不能采集但是 v4l2-ctl和 ffmpeg能正常采集视频。
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。
基于R-GCN-VGAE与元路径分析的桥梁灾害韧性智能评估与维护决策
图神经网络(GNN)作为处理关系数据的强大工具,其核心原理在于通过消息传递机制聚合图中节点的邻居信息,从而学习到节点及整个图的低维向量表示。这一技术价值在于能够有效建模复杂的关联结构,在社交网络、推荐系统等领域已得到广泛应用。在工程实践中,基础设施健康监测涉及大量异构、多源的数据,传统方法难以挖掘其深层关联。本文将GNN技术应用于桥梁健康监测领域,通过构建桥梁构件、检测事件、环境因素等实体及其关系的异构图,利用R-GCN-VGAE模型学习稳健的桥梁健康特征表示,并结合元路径分析引入领域知识,最终实现对桥梁灾
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作
基于HarmonyOS API 24实战解析电影收藏管理@ObjectLink 则用于子组件中接收一个 @Observed 对象的引用,使得子组件能够对该对象的属性变化做出响应式更新
在移动互联网与智能穿戴设备高度普及的今天,"习惯养成"已经从一个模糊的自我管理理念,演变为一个可量化、可追踪、可视化的数字化产品赛道。越来越多的人希望借助手中的智能终端,把"早起、冥想、阅读、运动"这些抽象的自律行为,转化为一条条清晰的数据曲线和一张张可触摸的打卡卡片。而鸿蒙生态(HarmonyOS)凭借其跨设备协同、分布式软总线以及声明式 UI 开发框架 ArkUI,为这类注重"轻量化交互 + 即时反馈"的生活方式类应用提供了极为理想的生长土壤。本应用正是一款面向"晨间场景"深度打磨的习惯追踪工具。它聚焦
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具
滚蛋吧!肿瘤君
164
1560

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



