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原创 于 2010-02-08 17:16:00 发布 · 2.6k 阅读 · 0 ·
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原文地址:http://zadecn.wordpress.com/2009/11/02/所见非所jjj得-c的代码编码encoding/ CPP的源代码是文本文件,所以可以保存为各种形式(format),例如ASCII编码,UTF-8,UTF-8 without BOM等.那么这些编码会带来一些问题吗? 因为习惯了在windows下编码,一致没有遇到类似的问题;最近在linux下使用...
spnavcfg-0.3.1-1.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
一个涵盖患者、疾病与药物关系的权威医疗 RDF 数据集
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7d4480e88650 一个涵盖患者、疾病与药物关系的权威医疗 RDF 数据集（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【汽车电子电气】整车线束设计优化：从3D建模到降本增效的全流程解析及挑战应对了汽车电子电气
08-19
内容概要：本文详细阐述了汽车线束设计在整车电气系统中的重要性和设计流程。线束作为整车电子电气架构的物理实现，承担着连接ECU、传感器、执行器等模块的功能，贯穿车辆的动力、安全、智能驾驶等多个领域。文章从线束设计的核心作用、设计流程、核心挑战及降本措施四个方面展开。核心作用包括功能实现、安全保障、性能优化和成本控制；设计流程涵盖3D线束设计、电气原理设计和2D线束设计三个阶段；核心挑战涉及复杂系统集成、轻量化与成本平衡及试装验证；降本措施则通过国产化替代和设计优化来实现。 适合人群：从事汽车电子电气系统设计、开发及制造的工程师和技术人员，尤其是具备一定工作经验的研发人员。 使用场景及目标：①了解线束设计在整个汽车电气系统中的作用及其设计流程；②掌握线束设计的关键技术和挑战，如复杂系统集成、轻量化设计等；③学习如何通过国产化替代和设计优化降低成本并提高产品质量。 其他说明：本文不仅提供了详细的线束设计理论知识，还结合实际案例介绍了具体的实施路径和方法，旨在帮助读者全面理解和掌握线束设计的相关技术。阅读过程中，建议结合实际工程经验，重点关注设计流程中的关键技术点和降本措施的具体实施方案。
2007 年编写的基于 TcpClient 的 HTTP 请求库曾用于数据采集多年
最新发布
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bd476d5a4ba6 2007 年编写的基于 TcpClient 的 HTTP 请求库曾用于数据采集多年（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【计算机视觉】基于立体视觉的3D目标检测框架优化：联合2D边界框与实例深度估计的高效多类别检测系统设计（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：这篇论文提出了一种基于立体视觉的3D目标检测框架，核心创新包括直接实例深度估计方法、自适应空间特征聚合模块。该框架仅用左图像生成联合2D边界框并预测3D框中心深度，通过减弱背景点影响并整合重要实例特征，提高了3D检测的精度和效率。相比现有方法，该框架在KITTI基准测试上表现出色，实现了更高的检测精度（68.7% AP）和更快的推理速度（8.5 FPS）。论文还详细介绍了框架的核心模块实现，如实例深度估计网络、自适应空间特征聚合模块以及完整的立体3D检测框架，并通过实验验证了各模块的有效性。 适合人群：从事计算机视觉、自动驾驶或机器人领域的研究人员和技术开发者，尤其是对3D目标检测、立体视觉感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①提高3D目标检测精度和效率；②研究立体视觉在3D检测中的应用；③探索深度估计和特征聚合的新方法；④应用于自动驾驶、机器人导航等实际场景。 其他说明：论文不仅提供了理论分析，还给出了详细的代码实现，便于读者理解和复现。该框架在KITTI数据集上进行了充分验证，证明了其在多类别3D检测任务中的优越性能。此外，论文还讨论了现有方法的局限性，并提出了针对性的解决方案。
【数据可视化】基于DIFY+南瓜树数据中台的学生成绩可视化大屏设计与实现：实时数据展示及API接口开发如何利用DIFY
08-19
内容概要：本文详细介绍了一种基于DIFY+南瓜树数据中台+小南瓜可视化大屏平台实现数据实时自动可视化的解决方案。文章首先阐述了数据实时自动可视化的重要性，如及时发现问题、辅助快速决策、提高工作效率、增强数据理解等。接着，以学生成绩大屏展示为例，逐步讲解了实现过程：1）通过可视化大屏导入Excel表格数据；2）将数据源注册到南瓜树数据中台；3）开发智能体助手，创建API服务接口供业务系统上报数据；4）开发展示大屏，通过SQL视图创建滚动列表和柱状图等图表展示数据。最后，通过调用API接口验证服务的可用性，并展示了数据成功写入后的效果。 适合人群：适用于具有一定编程基础和技术背景的开发人员、数据分析师或IT项目管理人员，特别是那些对数据可视化感兴趣的用户。 使用场景及目标：1）需要将静态数据转化为动态可视化展示的场景；2）希望通过自动化手段提升数据处理效率的企业或团队；3）期望通过直观的数据展示来辅助管理和决策的管理层。 其他说明：本文不仅提供了技术实现的具体步骤，还附带了详细的环境搭建和操作手册，确保用户可以顺利部署和使用。此外，文中提及的技术栈（如MySQL、API开发等）具有较强的通用性和扩展性，有助于读者进一步探索和应用。
A Patient Disease Drug Graph. 一个权威的医疗 RDF 数据集, 关于医疗知识图谱
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7436a15e4ae0 A Patient Disease Drug Graph. 一个权威的医疗 RDF 数据集, 关于医疗知识图谱。（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
qt5-qtenginio-doc-1:1.6.2-38.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
cover_1755601179140.png
08-19
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solaar-udev-1.1.1-1.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
时装销售数据集和报告- Fashion Sales Dataset & Report-dataset
08-19
时装销售数据集和报告Zara 关于数据集 此数据集包含时尚零售产品数据，包括销售、促销、类别和评级。附件使用交互式仪表板提供了power BI关键业务见解和建议。 数据集概述： 第226行时尚项目条目 列包括： 产品ID 2.推广 3.产品类别 4.季节性 5.销售量 6.br and 7.冲浪 8.sku 9.姓名 10.说明 11.最终价格 12.货币 13.报废日期 14.术语 15.截面 Power BI中的ETL： 删除了额外的列（URL，SKU，如果重复） 将名称、描述中的空值替换为“不可用” 将scraped_at转换为仅日期格式 仪表板可视化： KPI卡 2.产品总数 %推广 平均价格 总收入 条形图： 1.前10名产品份额 饼图： 1.季节性产品份额 2.促销与非促销计数 表： 1.详细的产品清单 关键见解： 1.促销产品与非促销产品相比收入高50% 2.鞋子和夹克是最常见的产品类别 3.评分较高的项目更有可能打折 4.男装几乎获得了高额的销售利润和收入 5.产品位置可能高于其他过道 展示了视觉分析如何将零售数据转化为Zara的行动策略。仪表板帮助管理层了解销售内容、时间和原因。
基于TextRank算法的中文文本自动摘要系统-包含关键词提取和关键句抽取功能-支持在线访问和本地部署-使用Django框架开发Web界面-集成jieba分词和词向量技术-优化停用.zip
08-19
数据库基于TextRank算法的中文文本自动摘要系统_包含关键词提取和关键句抽取功能_支持在线访问和本地部署_使用Django框架开发Web界面_集成jieba分词和词向量技术_优化停用.zip
slurm-contribs-20.11.9-1.el8.tar.gz
08-19
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sqlite-3.26.0-15.el8.tar.gz
08-19
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slang-devel-2.3.2-3.el8.tar.gz
08-19
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网络安全基于监督对比学习的加密流量分类框架(CLE-TFE)设计与实现：提升数据包级和流级分类性能（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：论文提出了一种名为 CLE-TFE的加密流量分类框架，通过监督对比学习和多任务学习同时处理数据包级和流级分类任务。主要创新点包括：1)使用监督对比学习增强数据包和流的表示；2)在字节级流量图上进行图数据增强以捕获细粒度语义不变特征；3)提出跨级多任务学习，在单一模型中同时完成两个分类任务。实验表明，CLE-TFE在两个任务上均取得最佳性能，且计算开销仅为预训练模型(如 ET-BERT)的约 1/14。此外，论文还详细介绍了 CLE-TFE框架的各个组件实现，包括字节级图编码器、时序融合编码器、对比学习头等，并展示了训练流程示例和实验结果。 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础的研究人员、工程师，尤其是从事网络安全、流量分析等相关领域的专业人士。 使用场景及目标：①研究和开发高效的加密流量分类系统；②理解监督对比学习和多任务学习在实际问题中的应用；③探索如何通过图数据增强和双层次对比学习提升模型性能。 阅读建议：由于该论文涉及较多的技术细节和数学推导，建议读者先通读全文掌握整体框架，再深入研究各模块的具体实现。在实践中可以尝试复现论文提供的代码，并根据自己的数据集调整模型结构和超参数。同时，注意理解监督对比学习和多任务学习的协同机制，这对于提升模型性能至关重要。
这篇文章详细介绍了SONNET（Self-Guided Ordinal Regression Neural Network）在大规模多组织病理图像中细胞核分割与分类的应用（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文介绍了一种名为SONNET（Self-Guided Ordinal Regression Neural Network）的自引导序数回归神经网络，专为大规模多组织病理图像中细胞核的分割与分类设计。SONNET通过引入距离递减离散化策略，将细胞核分割问题转化为序数回归学习，能够区分规则形状的内部区域和不规则形状的外部区域。网络采用自引导训练策略，根据像素难度自适应调整权重，在包含276,349个标注细胞核的数据集上表现出色。文章详细描述了SONNET的网络架构、损失函数、训练流程及其实验结果，并探讨了其在临床诊断、预后预测和治疗响应监测中的潜在应用。此外，还提出了多项改进方案和技术扩展，如多模态融合、持续学习框架和3D核重建，以进一步提升模型性能。 适合人群：具备一定医学影像分析和深度学习基础的研究人员、生物医学工程师及病理学家。 使用场景及目标：①解决细胞核分析中的重叠分离、形态变异和小样本检测问题；②提高细胞核分割和分类的准确性；③辅助临床诊断、预后预测和治疗响应监测。 其他说明：SONNET不仅在技术上有所创新，还在实验设计和评估指标方面进行了全面考量，确保模型的有效性和可靠性。文章提供的代码实现和数据处理方法为后续研究提供了宝贵参考。
sleef-gnuabi-devel-3.5.1-3.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
广东工业大学计算机科学与技术专业操作系统课程实验项目-包含进程调度算法模拟实现内存管理机制仿真文件系统设计与实现设备驱动程序开发等核心实验内容-用于帮助学生深入理解操作系统原.zip
08-19
dify广东工业大学计算机科学与技术专业操作系统课程实验项目_包含进程调度算法模拟实现内存管理机制仿真文件系统设计与实现设备驱动程序开发等核心实验内容_用于帮助学生深入理解操作系统原.zip
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