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原创 于 2010-02-08 17:16:00 发布 · 2.6k 阅读 · 0 ·
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基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9bebe4bee876 基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜（ETL）实现快速轴向扫描，结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面，从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现，还提供了详细的软件代码实现，包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外，文章还比较了循环扫描与常规扫描模式，展示了前者在光漂白效应上的优势，并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素（HA）蛋白聚类的三维成像实验，验证了系统的性能和应用潜力。最后，文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系，模拟了24小时内HA聚类的动态变化，提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群：具备生物学、物理学或工程学背景，对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员，尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用；②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统，包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析；③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程，如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明：本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程，还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较，如STED、GSDIM等。此外，文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势，为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
car-eye OBD 子系统是用来实现车内系统的数据采集，采用808协议进行数据上传 是car-eye 开源团队车内系统的重要组成部分
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/406d9993c385 car-eye OBD 子系统是用来实现车内系统的数据采集，采用808协议进行数据上传。是car-eye 开源团队车内系统的重要组成部分（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
串口调试助手/网络调试助手技术报告-C++开发
08-19
自己开发的串口调试软件
化工领域Prenflo气流床气化炉渣层计算模型的复现与优化：基于Seggiani模型的炉渣流动与热力学行为模拟（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型，针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布，还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能，包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外，还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响，并引入了Bingham流体模型，更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后，通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应，分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群：从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化；②预测并优化气化炉的操作参数（如温度、氧煤比等），以防止炉渣堵塞；③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明：该模型的实现基于理论公式和经验数据，为确保模型准确性，实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合，包括质量、动量和能量守恒方程，能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外，提供了稳态求解器和动态模拟工具，可用于扰动测试和工业应用案例分析。
snapd-glib-tests-1.58-1.el8.tar.gz
08-19
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qt5-qtdatavis3d-devel-5.15.3-1.el8.tar.gz
08-19
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qt5-qtbase-postgresql-5.15.2-3.el8.tar.gz
08-19
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【C#编程与流媒体协议】实现监控设备视频流播放与控制：技术详解与优化方案介绍了如何利用C
08-19
内容概要：本文深入探讨了如何利用C#结合流媒体协议（RTSP、RTMP、HLS）实现监控设备的视频流播放与控制。首先介绍了流媒体协议的基本概念及其在视频监控系统中的作用，重点讲解了RTSP、RTMP和HLS三种常见协议的特点。接着详细描述了C#与这些协议结合的具体实现方式，包括使用VLC.DotNet库播放RTSP流、使用FFmpeg库处理视频流以及实现HLS流播放。此外，还讨论了视频流控制与管理的具体操作，如播放、暂停、停止、流切换、录制与回放等。最后，针对低延迟、带宽管理和流的稳定性等关键技术挑战提出了优化方法。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉C#语言的开发者，尤其是从事安防监控系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何使用C#结合流媒体协议实现视频流的播放与控制；②掌握RTSP、RTMP和HLS等流媒体协议的工作原理及其应用场景；③了解并解决视频流控制中的关键技术挑战，如低延迟、带宽管理和流的稳定性。; 阅读建议：本文提供了详细的代码示例和技术细节，建议读者在阅读过程中结合实际代码进行实践，同时参考提供的参考资料，加深对相关技术和工具的理解。
huggingface-go : 高速下载 huggingface 的模型和数据集
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c696ab34c875 huggingface-go : 高速下载 huggingface 的模型和数据集（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
这篇文章详细探讨了具有非线性感染率和扩散项的流行病模型的空间模式形成机制（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：该文章深入探讨了具有非线性感染率和扩散项的流行病模型的空间模式形成。通过详细的数学分析和数值模拟，文章研究了模型的Hopf分岔和图灵分岔条件，特别是在二维参数空间中找到了精确的图灵域。文章通过改变感染强度参数β，展示了不同的空间模式（如斑点、条纹等）的形成过程。此外，文章还实现了完整的反应扩散PDE系统，包括模型类的定义、初始化函数、模拟函数以及可视化函数，通过数值方法如有限差分法和ODE求解器来处理空间导数和时间演化。最后，文章通过调整关键参数，如感染率β和扩散系数D₁、D₂，展示了从均匀分布到复杂空间模式的转变，并与理论分析结果进行了验证。 适合人群：具备一定数学和编程基础的研究人员，尤其是从事流行病学、生物数学、复杂系统研究的专业人士。 使用场景及目标：①理解非线性感染率和扩散过程如何共同塑造流行病空间传播模式；②通过数值模拟预测不同防控策略对疫情空间分布的影响；③为传染病防控提供理论依据和实际应用指导。 其他说明：该分析不仅验证了原论文的理论发现，还通过扩展模型和量化分析，为传染病空间传播预测和精准防控提供了科学依据。数值实验与理论分析的紧密结合，展示了数学建模在公共卫生决策中的强大应用价值。文章提供了完整的代码实现，方便读者进行复现和进一步研究。
spacewalk-remote-utils-2.8.4-5.module_el8.1.0+210+a3d63f21.tar.gz
08-19
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使用 MyBatis 框架连接 SqlServer 数据库的方法
最新发布
08-19
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qt5-qtmultimedia-examples-5.15.2-2.el8.tar.gz
08-19
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spirv-tools-libs-2021.3-1.20210825.git1fbed83.el8.tar.gz
08-19
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【智能安防系统】基于C#的海康威视、大华、Amcrest监控设备集成方案：统一接入与控制系统的开发实践如何使用C#
08-19
内容概要：本文深入探讨了如何使用C#实现对主流监控设备（海康威视、大华、Amcrest）的统一接入、流播放、控制与扩展。针对厂商SDK存在的平台限制多、接口风格各异、学习曲线陡峭等问题，提出了基于RTSP（视频播放）+ ONVIF（控制）的组合方式作为解决方案。文中详细介绍了视频播放、摄像头发现、云台控制、视频录制等功能模块的技术栈选择，如LibVLCSharp用于播放RTSP流，ONVIF用于设备发现和控制。同时，给出了针对不同品牌设备的具体接入方式和注意事项，并提出系统集成架构建议，包括UI层、摄像头管理器和协议适配层的设计。最后，分享了实战建议与最佳实践，以及一些常见的避坑指南。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对C#有一定了解的研发人员和技术集成开发者。 使用场景及目标：①希望构建一个高效、可维护、跨平台的视频监控系统的开发者；②需要对接多种主流监控设备，实现统一管理和控制的技术人员；③希望了解如何使用C#结合RTSP和ONVIF协议栈进行视频监控系统开发的学习者。 其他说明：通过阅读本文，读者可以掌握如何用C#实现对主流监控设备的统一接入和管理，不仅能够实现实时预览、云台控制和录像功能，还能获得多设备统一接口管理的能力，适用于客户端、网关或云服务的摄像头集成。此外，文中还提供了相关技术的官方文档链接，便于进一步学习和参考。
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08-19
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【制造业物流】基于AGV调度系统的两交叉轨道任务分配与路径规划：最小化任务完成时间的优化方案设计（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细探讨了制造业环境中两条交叉轨道（红色和紫色）上的AGV调度问题，旨在最小化100个运输任务的完成时间，同时考虑轨道方向性、冲突避免、安全间隔等约束条件。文中首先介绍了系统组成，包括2辆红色AGV和1辆紫色AGV，以及它们的速度、电池续航和充电时间等参数。接着，文章通过Python代码实现了AGV调度的核心逻辑，包括轨道网络建模、任务调度、冲突避免、电池管理和模拟运行等模块。此外，还对冲突避免机制进行了增强，优化了充电策略，并提出了基于任务特征的动态调度策略。最后，文章展示了如何生成详细的输出文件和可视化报告，确保AGV调度系统的高效性和可靠性。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Python有一定了解的研发人员，特别是从事自动化物流系统、智能制造等领域工作的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①理解AGV调度系统的原理和实现方法；②掌握如何通过代码实现复杂的调度逻辑，包括任务分配、路径规划和冲突避免；③学习如何优化AGV调度系统，提高任务完成效率和系统可靠性；④为实际项目提供参考，帮助开发人员构建高效的AGV调度解决方案。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还通过详细的代码实现和优化建议，使读者能够深入了解AGV调度系统的各个细节。文中还强调了冲突避免、电池管理和任务分配策略的重要性，并给出了具体的优化方向。对于希望进一步提升AGV调度系统性能的读者，本文提供了丰富的参考资料和实用的实践经验。
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08-19
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