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原创 于 2004-07-07 00:36:00 发布 · 723 阅读 · 0 ·
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jQuery图片整张或局部放大代码.zip
07-11
jQuery库提供了丰富的功能，使得开发者能够创建出各种动态和交互式的图片效果，其中就包括图片整张或局部放大的功能。这个"jQuery图片整张或局部放大代码.zip"压缩包内包含的就是实现这一功能的代码资源。 首先，...
java实现倾斜水印铺满整张图
09-02
Java 实现倾斜水印铺满整张图是一个常见的图像处理任务，主要涉及到图像处理库的使用，特别是Java的`java.awt`和`java.awt.image`包。以下将详细讲解实现这个功能的关键步骤和代码解析： 1. **设计水印图片**： ...
js mootools手风琴插件当鼠标移到某一张图片时将展开整张...
11-18
js mootools手风琴插件当鼠标移到某一张图片时将展开整张... js mootools手风琴插件当鼠标移到某一张图片时将展开整张... js mootools手风琴插件当鼠标移到某一张图片时将展开整张...
jQuery图片整张或局部放大代码
06-24
在网页设计中，为了提升用户体验，常常需要对展示的图片进行一些特殊处理，例如实现图片的整张或局部放大功能。jQuery作为一个强大的JavaScript库，提供了丰富的功能和简单易用的API，使得实现这样的效果变得非常...
jQuery图片整张或局部放大特效代码
03-20
在本文中，我们将深入探讨jQuery图片整张或局部放大特效代码的实现原理和应用，重点关注其作为图片放大镜插件的功能。首先，我们来看一下jQuery库的基础知识。 jQuery是一个广泛使用的JavaScript库，它简化了HTML...
机器人开发教程-ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制
08-23
机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。
四川话编程语言。基于Python 3.5+，可与Python模块互相引入。.zip
08-23
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使用ONNXRuntime部署LSTR基于Transformer的端到端实时车道线检测，包含C++和Python两个版本的程序.zip
08-23
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java的基础编程-代码资料
08-23
有相关的视频，需要的。可以私信咨询
电子凸轮控制系统Ver2.3.0：基于西门子200smart的主从轴伺服送料动作实现 - 自动化生产
08-23
电子凸轮控制系统Ver2.3.0的工作原理及其在自动化生产中的应用。该系统由主轴伺服和从轴伺服组成，运行于西门子200smart PLC平台，配合维伦通触摸屏进行操作。主轴执行定速运动，而从轴则根据主轴的位置和速度进行去程和返程动作，通过PLS指令实现梯形加减速控制，确保送料动作的精准和平稳。文中还讨论了凸轮带加减速设计和送料动作的具体实现方法，强调了该系统在提高生产效率和产品质量方面的重要作用。 适合人群：从事自动化设备设计、安装、维护的技术人员，尤其是熟悉西门子PLC编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高精度、高效能送料动作的制造企业，旨在帮助技术人员理解和掌握电子凸轮控制系统的配置与编程技巧，从而优化生产线，提升产品品质。 其他说明：文章不仅提供了理论分析和技术细节，还附有实际案例，便于读者更好地理解和应用相关技术。
Rust 语言的简单范例程序-实现一个简单的命令行计算器
08-23
Rust 语言的简单范例程序——实现一个简单的命令行计算器 运行方法 安装 Rust（如果未安装）：访问 Rust 官方网站 下载并安装 Rust。 保存代码：将上述代码保存为 calculator.rs。 编译程序： rustc calculator.rs 运行程序： ./calculator + 10 20 示例输出 Result: 30 代码解释 获取命令行参数： 使用 std::env::args() 获取命令行参数，并将其收集到一个 Vec<String> 中。 检查参数数量： 确保命令行参数数量正确，否则打印用法并退出程序。 解析操作符和数字： 使用 parse() 方法将字符串参数转换为 f64 类型的数字。 使用 expect() 方法处理解析错误，如果解析失败，程序将打印错误信息并退出。 根据操作符执行计算： 使用 match 语句根据操作符执行相应的数学运算。 如果操作符是除法且第二个数字为 0，打印错误信息并退出。 输出结果： 使用 println! 宏输出计算结果。 一句话总结 这个示例展示了如何用 Rust 处理命令行输入和执行基本的数学运算，适合初学者快速上手 Rust 的基本语法和命令行程序开发。
Go语言开发的基于DRH(Deep-Re-Hash)深度哈希分区算法的高性能高可用Key-Value嵌入式事务数据库
08-23
[mirror] Go语言开发的基于DRH(Deep-Re-Hash)深度哈希分区算法的高性能高可用Key-Value嵌入式事务数据库。基于纯Go语言实现，具有优异的跨平台性，良好的高可用及文件IO复用设计，高效的底层数据库文件操作性能，支持原子操作、批量操作、事务操作、多表操作、多表事务、随机遍历等特性。.zip
FLAC3D后处理技术：利用Fish和Matlab实现云图到三维可视化的应用
08-23
如何使用FLAC3D后处理技术将二维云图转换为三维可视化图形。首先解释了为何需要进行后处理，随后展示了原始云图与处理后的对比图，突显了三维可视化的优势。接着分别讲解了Fish代码和Matlab代码的具体应用方法，包括数据读取、处理和平滑化，以及最终生成三维图像的过程。通过这些步骤，不仅提高了数据的可视化效果，还增强了对模拟结果的理解。 适合人群：从事岩土工程、地质力学等领域研究的专业人士和技术人员，尤其是那些熟悉FLAC3D软件并希望通过高级后处理提升数据分析能力的人群。 使用场景及目标：适用于需要对复杂地质模型进行精确模拟和分析的工作环境。主要目标是通过改进可视化手段，使研究人员能够更加直观地解读模拟数据，从而优化设计方案或预测潜在风险。 其他说明：文中提供的代码示例简单易懂，便于初学者上手实践。同时强调了Fish和Matlab两种工具各自的特点及其在不同情境下的优势选择。
go 基于RBAC角色的访问控制.zip
08-23
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粤港澳大湾区金融数学建模(量化模型的建立)
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/909d6f42f7df (最新版、最全版本)粤港澳大湾区金融数学建模(量化模型的建立)
DC 平台住房月租金预测大数据赛 79/447 排名完整代码（含数据清洗、特征选择与模型建立）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7c619f7a63ca 本次参与的 DC 平台住房月租金预测大数据赛事，最终排名为 79 名（总参赛人数 447 人）。赛事相关完整代码涵盖核心流程：首先进行数据清洗，处理数据集中的缺失值、异常值及冗余信息，统一数据格式与规范，确保数据质量符合建模要求；接着开展特征选择，通过相关性分析、特征重要性评估等方法，筛选出对租金预测具有显著影响的关键特征，剔除无关或冗余特征以优化输入变量；最后完成模型建立，基于预处理后的数据集构建预测模型，实现对住房月租金的精准预测。整套代码覆盖从数据预处理到模型落地的全流程，为租金预测任务提供完整技术支撑。
哈工大威海计算机网络课件.zip
08-23
哈工大威海计算机网络课件
电力系统潮流计算中MATLAB牛拉法实现及其应用 · 潮流计算 说明
最新发布
08-23
电力系统潮流计算的重要性和具体方法，重点讲解了使用MATLAB和BPA工具进行牛拉法潮流计算的过程。首先对电力系统潮流计算进行了概述，解释了其在电网规划、调度和优化中的关键作用。接着，逐步解析了用MATLAB实现牛拉法的具体步骤，包括初始化参数、构建雅可比矩阵、迭代求解直至收敛。此外，还简述了BPA工具的特点及其在潮流计算中的优势。最后强调了代码质量的重要性，提倡模块化编程以便于后续的拓展和创新。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统研究的技术人员、希望深入了解电力系统潮流计算的从业者。 使用场景及目标：适用于高校教学、科研项目、企业内部培训等场合，旨在帮助读者掌握牛拉法潮流计算的基本原理和技术实现，为进一步的研究和应用打下坚实的基础。 其他说明：文中附有详细的MATLAB代码片段和相关参考文献，便于读者查阅和实践。
segment anything推理整张图片
01-25
### 使用 Segment Anything 模型对整个图像进行推理 为了使用 Segment Anything (SAM) 对整张图片进行推理处理，可以按照如下方法操作： 加载 SAM 预训练模型并设置设备环境。确保安装了必要的库如 `segment_anything` 和 PyTorch，并且已经下载了预训练权重文件。 ```python import torch from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" sam_checkpoint = "./sam_vit_h_4b8939.pth" # 替换为实际路径 model_type = "vit_h" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) predictor = SamPredictor(sam) ``` 读取目标图像并将之转换成适合输入的形式。这里假设有一个名为 `image_path` 的变量保存着待处理图片的位置。 ```python import cv2 import numpy as np image_path = 'example.jpg' # 图片位置 image_bgr = cv2.imread(image_path) image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) ``` 利用预测器对象准备图像数据以便后续调用。 ```python predictor.set_image(image_rgb) ``` 对于想要获得全图分割的情况，可以通过设定特定参数来实现自动化的多实例检测。这通常涉及到遍历可能的对象中心点或边界框作为提示给到模型，从而获取多个前景区域的掩码集合。然而，SAM 默认并不直接支持无提示的大规模场景解析；因此，一种常见做法是指定一些初始种子点或者采用滑动窗口机制来自动生成一系列候选区域供进一步分析。 当希望得到单个覆盖所有显著特征的最大连通域时，则可以选择适当阈值过滤掉较小面积的结果片段，最终合成一张完整的二值化蒙板表示感兴趣部分。 注意上述过程涉及的具体实现细节会依据具体应用场景和个人需求有所不同，此处仅提供基本框架指导[^1]。
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