稳扎稳打Silverlight(57) - 4.0通信之WCF RIA Services: 概述, 通过 DomainDataSource 实现数据的添加、查询、更新和删除操作

原创 于 2010-10-14 09:10:00 发布 · 388 阅读 · 0 ·
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前端分析-202307110078910
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代码10-1 MNIST应用示例4.ipynb
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损失函数示例
机械借用技术进行拓扑机械超材料控制.zip
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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。
大学如何把技术转移课程纳入研究生必修学分？.docx
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安卓应用源码Android仿Siri的中文语音助理源码
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Poly2Tri-多边形转三角形
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/0ecdc6ac0c49 PolygonTriangulated
IMG_0339.jpg
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网络安全SSL/TLS握手流程深度解析：HTTPS加密通信机制与实践应用
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内容概要：本文深入剖析了HTTPS中SSL/TLS握手的全流程，系统讲解了HTTPS的诞生背景及其相较于HTTP在安全性上的优势，重点阐述了SSL/TLS握手各阶段的技术细节，包括ClientHello、ServerHello、证书交换、密钥交换及加密通信建立等环节。文章结合加密基础概念（对称加密、非对称加密、哈希算法）和数字证书机制，解释了数据加密、身份验证与完整性保护的实现原理，并通过Wireshark抓包实例帮助读者直观理解握手过程中的数据交互。同时，归纳了常见握手失败问题及其解决方案，最后对SSL/TLS未来发展趋势进行了展望，涵盖抗量子加密算法和高效协议优化方向。; 适合人群：具备基本网络和安全知识的开发人员、运维工程师、网络安全爱好者，以及希望深入理解HTTPS底层机制的技术从业者；尤其适合1-3年经验、正在向中高级岗位发展的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握HTTPS工作原理及SSL/TLS握手全过程，理解加密通信建立机制；②能够分析和排查HTTPS连接中的证书、加密套件、版本兼容等问题；③通过抓包实践提升对网络安全协议的实际分析能力；④为后续学习TLS 1.3、零RTT、前向保密等高级主题打下坚实基础； 阅读建议：此资源理论与实践结合紧密，建议在学习过程中同步使用Wireshark等工具进行抓包实验，对照文档中的握手阶段逐一验证各消息内容，加深对加密协商、证书验证和密钥生成过程的理解。同时关注最新TLS版本的发展趋势，拓展安全视野。
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高校如何设计“体系对接”阶段的标准接口？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat时序数据导出：伯利兹地区1984-2024年干旱季地表反射率产品生成与存储方案
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内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台导出伯利兹（Belize）地区的Landsat影像马赛克数据，时间跨度为1984年至2024年。通过调用特定模块获取由LandTrendr算法生成的地表反射率合成影像，重点展示了2023年干季影像的可视化与导出操作。脚本设置了研究区域范围（覆盖中美洲伯利兹的矩形区域并缓冲300米），将影像以30米分辨率导出至Google Drive，投影坐标系为EPSG:32616（UTM Zone 16N），并提供了导出至GEE资产库的注释代码供参考。影像经过整型转换以节省存储空间，适用于长时间序列的土地覆被变化监测。 适合人群：具备Earth Engine基础编程能力的遥感研究人员或地理信息系统（GIS）技术人员，熟悉JavaScript脚本语言及遥感图像处理流程；适合从事环境监测、森林变化、土地利用等领域的科研人员； 使用场景及目标：①实现Landsat长时间序列影像的批量处理与导出；②支持区域尺度生态环境变化分析，如森林砍伐、植被恢复等；③为后续分类、变化检测等应用提供高质量输入数据； 阅读建议：建议结合GEE平台实际运行该脚本，理解各模块调用逻辑与参数设置含义，注意修改导出路径和用户名称以适配个人账户配置。
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
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水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
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自适应baseViewcontroller
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大学如何组建跨校的科技成果转化联盟？.docx
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大学如何组建跨校的科技成果转化联盟？
基于Spring Boot与Vue.js的企业级后台管理系统设计与实现(源码+论文)
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基于Spring Boot与Vue.js的企业级后台管理系统是一个功能全面、技术先进的后台管理平台，专为满足现代企业信息化管理需求而设计。该系统采用前后端分离架构，后端基于Spring Boot框架构建，前端使用Vue.js与Element UI组件库，实现了高效、可扩展的系统开发。 系统核心功能包括RBAC动态权限管理，支持角色和权限的灵活配置，确保系统安全可控；数据权限管理功能，可根据用户角色和数据范围进行精细化的数据访问控制；SaaS多租户支持，允许不同租户在同一个系统中独立运行，实现资源共享与隔离；集成Flowable工作流引擎，支持业务流程的自动化设计与执行，提升企业运营效率。 此外，系统还提供了丰富的扩展功能模块，如三方登录集成，支持微信、QQ等第三方平台登录；支付与短信服务集成，便于电商和金融应用；商城、CRM、ERP等业务模块，覆盖企业日常运营的多个方面；AI大模型集成，为系统注入智能化能力，如智能客服、数据分析等。系统采用模块化架构和多模块Maven项目设计，便于代码维护和功能扩展，同时应用了单例模式、工厂模式、观察者模式等设计模式，提升代码质量和可复用性。 该系统适用于多种应用场景，如企业内部管理、电商平台后台、教育机构管理系统、医疗信息系统等，能够帮助用户快速搭建稳定、安全的后台管理平台。对于计算机科学或软件工程专业的毕业设计，本项目提供了完整的源码和论文资源，涵盖系统设计、技术实现、功能测试等全过程，是学习和实践企业级系统开发的理想选择。资源包括详细的文档说明和部署指南，确保用户能够轻松上手和二次开发。
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