AWSCertifiedSolutionsArchitect-Professional(Retiring2019)(ChineseMandarinSimplified) ，亚马逊认证之sap专业架构师考试题库，英文版，2019年最新。
三月去考的，命中率99%，必过。
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2025/2/26 16:22:05
1.54MB
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WPBakeryVisualComposer是一个可视化编辑器插件，比起WP自带的编辑器使用起来更加方便，功能更加强大，完全可视化操作，使用比较简单，多款主题需要使用插件。
此插件汉化率达99%以上。
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2025/2/18 17:06:11
3.81MB
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交换核心Exchange-core是基于，（例如GoldmanSachsGSCollections），，，和开源市场交易核心。
Exchange核心包括：订单匹配引擎风险控制和会计模块磁盘日志和快照模块交易，管理和报告API专为高负载条件下的高可伸缩性和24/7全天候运行而设计，并提供低延迟响应：3M用户拥有1000万个帐户总共有4M待处理订单的100K订单簿（符号）每秒1M+次操作的最短线对线目标延迟小于1ms大型市场订单，每次匹配150ns单订单簿配置能够在具有10年历史的旧硬件（Intel:registered:Xeon:registered:X5690）上每秒处理5M次操作，并具有适度的延迟降低：率50.0％90.0％95.0％99.0％99.9％99.99％最坏的125K0.6微秒0.9微秒1.0微秒1.4微秒4微秒24µs41微秒25万0.6微秒0.9微秒1.0微秒1.4微秒9微秒27µs41µs50万0.6微秒0.9微秒1.0微秒1
Exchange核心包括：订单匹配引擎风险控制和会计模块磁盘日志和快照模块交易，管理和报告API专为高负载条件下的高可伸缩性和24/7全天候运行而设计，并提供低延迟响应：3M用户拥有1000万个帐户总共有4M待处理订单的100K订单簿（符号）每秒1M+次操作的最短线对线目标延迟小于1ms大型市场订单，每次匹配150ns单订单簿配置能够在具有10年历史的旧硬件（Intel:registered:Xeon:registered:X5690）上每秒处理5M次操作，并具有适度的延迟降低：率50.0％90.0％95.0％99.0％99.9％99.99％最坏的125K0.6微秒0.9微秒1.0微秒1.4微秒4微秒24µs41微秒25万0.6微秒0.9微秒1.0微秒1.4微秒9微秒27µs41µs50万0.6微秒0.9微秒1.0微秒1
2025/2/4 0:11:29
323KB
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通过SpringBoot整合身份证离线识别；
前端使用cropper插件实现图片裁剪功能；
二代身份证正面离线OCR识别照片宽度和高度必须是1108x774像素、只支持二代身份证正面、可识别出姓名、出生日期、名族、地址、证件号码;通过https://download.csdn.net/download/jsszzxo/10965100资源改造；
识别正确率99%;
前端使用cropper插件实现图片裁剪功能；
二代身份证正面离线OCR识别照片宽度和高度必须是1108x774像素、只支持二代身份证正面、可识别出姓名、出生日期、名族、地址、证件号码;通过https://download.csdn.net/download/jsszzxo/10965100资源改造；
识别正确率99%;
2024/12/11 22:11:10
3.46MB
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宽带吸收器由于其在实际应用中的广阔前景而备受关注。
该机制通常是几组具有不同几何尺寸的结构的叠加。
本文中，我们在数值上研究了基于多层相同尺寸的正方形板结构的，与现有的基于超材料的宽带太赫兹吸收器不同的方法。
在中心频率与1.96THz相似的300GHz频率范围内，可以获得大于99％的吸收。
该设备的FWHM最高可达到42％（相对于中心频率），是单层结构的2.6倍。
在很宽的入射角范围内都能很好地保持这种特性。
宽带吸收器的机理归因于层之间的纵向耦合。
设计的超材料吸收器的结果对于太阳能电池，检测和成像应用看来非常有希望。
该机制通常是几组具有不同几何尺寸的结构的叠加。
本文中，我们在数值上研究了基于多层相同尺寸的正方形板结构的，与现有的基于超材料的宽带太赫兹吸收器不同的方法。
在中心频率与1.96THz相似的300GHz频率范围内，可以获得大于99％的吸收。
该设备的FWHM最高可达到42％（相对于中心频率），是单层结构的2.6倍。
在很宽的入射角范围内都能很好地保持这种特性。
宽带吸收器的机理归因于层之间的纵向耦合。
设计的超材料吸收器的结果对于太阳能电池，检测和成像应用看来非常有希望。
2024/10/6 13:12:52
534KB
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OpenCVANN神经网络数字识别http://blog.csdn.net/zwhlxl/article/details/46605507交叉训练，特征维度65,网络层数10正确率1.000000交叉训练，特征维度65,网络层数20正确率1.000000交叉训练，特征维度65,网络层数30正确率1.000000交叉训练，特征维度65,网络层数40正确率0.990000
2024/8/15 5:40:57
20.99MB
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原创，测试识别率0.99，重构图像完全比不上PCA，但能满足分类要求。
可下载后直接运行，并保存特征向量数据
可下载后直接运行，并保存特征向量数据
2024/7/21 9:08:02
5.1MB
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本系统由三角波信号发生器和三角波信号参数测试仪两部分构成。
信号发生器以FPGA为控制核心，基于直接数字频率合成原理，能够产生频率、幅度、占空比连续可调的三角波信号，频率范围1Hz~1MHz，幅度范围40mV~4V，占空比1%~99%。
三角波信号参数测试仪以等精度法实现了精度为10-6的三角波频率测量；
以数字峰值检波的方法实现了幅度测量，精度优于1%；
以多点求均值的方法降低了求取斜率的误差，精度优于1%。
信号发生器以FPGA为控制核心，基于直接数字频率合成原理，能够产生频率、幅度、占空比连续可调的三角波信号，频率范围1Hz~1MHz，幅度范围40mV~4V，占空比1%~99%。
三角波信号参数测试仪以等精度法实现了精度为10-6的三角波频率测量；
以数字峰值检波的方法实现了幅度测量，精度优于1%；
以多点求均值的方法降低了求取斜率的误差，精度优于1%。
2024/3/21 9:53:25
584KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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