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最新推荐文章于 2025-11-16 15:32:52 发布
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Android仿人人客户端（v5.7.1）——人人授权访问界面
android_ls的专栏
03-27 5808
转载请标明出处：http://blog.youkuaiyun.com/android_ls/article/details/8725422  声明：仿人人项目，所用所有图片资源都来源于官方人人android客户端，编写本应用的目的在于学习交流，如涉及侵权请告知，我会及时换掉用到的相关图片。           以前在公司做Android应用（后面简称App）时的疑惑： 我只想实现用户可以用人人账号能登
Android仿人人客户端（v5
2501_90366122的博客
01-22 177
c. 使用WebView组件加载授权界面。d. Back键事件处理。
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weixin_30339969的博客
08-02 1589
人人都是操盘手（李笑来内部录音，揭秘币圈黑幕完整文字版）运营驱动时代，欧神比李笑来究竟差在哪里？ 互联网1.0是概念驱动时代，2.0是产品驱动时代，3.0是运营驱动时代，区块链核心就是靠社区运营的，btc，eth，eos的社区氛围很浓 运营套路很多的，出书，做公众号，做网站，做app，做线下活动发布会 ================ 李笑来内部录音文字版整理全文如下（绿色纯净版，脏话...
SVG 绘图专家智能体prompt集锦：Claude、deepseek版本（一）
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C语言程序设计第三版 谭浩强课后习题答案完整版
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08-06 1万+
突然发现原来看的答案不全，在网上找了个完整的。希望能对大家有帮助。可能有些小错误。不对的还请更正。 1.5请参照本章例题,编写一个C程序,输出以下信息: **************************          Very    Good! ************************** 解:   main() {printf
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一块硬盘的爱情故事——完整版（转帖）
记录学习中的点滴
09-14 626
n年前的帖子了，不过还是很喜欢。整理了一下，还是比较全的。但一直不知道原作者是谁，网上也搜不到 :(如果谁知道，麻烦告诉我一下目录：我是一个硬盘我是DM我是一块CPU我是一条内存我是一块声卡我是一个机箱我是BIOS我是一个笔记本硬盘我是一块主板 我是一个硬盘 我是一个硬盘，st380021a，在一个普普通通的台式机里工作。别人总认为我们是高科技白领，工作又干净又体面，似乎风光得很。也许他们是因为看...
从程序员到项目经理（）：程序员加油站 -- 不是人人都懂的学习要点
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11-16 412
算法基于以下假设：如果gcd(u, v)是最大公约数，那么它可以分成两部分的乘积，一部分是2的整数次幂，另一部分是非2的倍数。步骤1比较好理解，这里分析下步骤2，假设得出最后一步结论a==b时，具体值为a'，b'，则a'必然满足a' - b' = b'*2x，则有a' = b'*(1+2x)，即a'是b'的倍数，则在上一步必有d'=b'*2y = a'' - a'，由此a'' = a' + b'*2y，即a''也为b的倍数，由此类推，可知最一开始的a和b闭然都是b'的倍数。
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weixin_33972649的博客
03-27 103
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Scratch 3 离线编辑器下载安装程序
这种可视化编程方式完全摒弃了传统文本编程中复杂的语法结构，使儿童能够在无压力的环境中理解编程的基本逻辑，如顺序执行、条件判断、循环结构、事件驱动和并行处理等核心概念。 此外，Scratch 3 引入了更加丰富的...
Scratch少儿编程：愤怒的小鸟豪华版游戏源码
“豪华版”意味着在基础玩法之上增加了更多关卡设计、角色动画、音效反馈、得分系统、物理模拟优化以及可能的多人模式或挑战任务，提升了整体的游戏复杂度和可玩性。这对于学习者而言，不仅能够理解基本的弹弓发射...
环保种树Scratch项目源码：编程教学与学生毕业设计素材
资源摘要信息:"8--[环保种树,人人有责].zip源码scratch2.0 3.0编程项目源文件源码案例素材源代码"是一项以环保为主题、使用Scratch 2.0和3.0版本的编程教育工具来创建的项目。这个项目不仅提供了一个学习编程技术的...
Scratch编程案例：生日快乐项目源码
从标题和描述来看，“未完稿”明确指出该项目尚处于开发阶段，意味着其功能可能尚未完全实现，逻辑可能存在缺失或待优化部分，界面元素也可能不完整。这种“未完成”的状态恰恰为学习者提供了极佳的学习契机：他们...
Scratch编程作品《惊险冲浪》源码与素材
其次，在背景处理上，项目很可能采用了“无限滚动背景”技术，即通过复制两张相同的背景图并交替移动，营造出持续前行的视觉错觉，这是横版游戏常见的优化技巧。 在游戏机制层面，该项目必然引入了“侦测碰撞”功能...
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
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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。
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