普罗米修斯网这是一个.NET库,用于检测您的应用程序并将指标导出到。
该库针对支持以下运行时(及更高版本)的:.NETFramework4.6.1.NETCore2.0单声道5.4一些特殊的功能子集需要更现代的运行时:特定于ASP.NETCore的功能需要ASP.NETCore2.1或更高版本。
.NETCore特定功能需要.NETCore2.1或更高版本。
gRPC特定的功能需要.NETCore3.1或更高版本。
相关项目:.NETCore应用程序来导出有关.NETCore性能的指标。
ASP.NET完整框架应用程序来导出性
2024/12/20 1:04:03 257KB monitoring aspnetcore metrics grpc
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海康威视DS-K1T804系列的指纹门禁一体机相关都不可以在官网中文页面上找到对应的,SDK除外,相关的产品描述只有英文的页面才有,中文的相关只有在淘宝京东等网站能零星找到些相关内容,这个是花了好大功夫才找到的
2024/12/20 1:39:44 4.21MB 海康威视
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java代码执行hive相关ktr时报错:databasetypewithpluginid[HIVE2]couldn'tbefound!解决:kettle-core-7.1.0.0-12.jar适配hive后的包。
具体步骤请查看https://blog.csdn.net/m0_37618809/article/details/81632342
2024/12/19 16:23:22 1.01MB kettle hive
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目标方位估计的经典算法的matlab源码。
功能:两信噪比都为15dB的非相关窄带信号源分别从-1°和2°入射到基阵,与信号不相关窄带高斯白噪声,采用常规波束(DAS)扫描、MVDR波束形成、MUSIC估计目标方位。
2024/12/19 14:24:24 3KB DOA MUSIC 目标方位估计 波束形成
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基于混沌的变换域图像数字水印算法及其测试,综合运用混沌和变换域方法完成图像水印的嵌入与提取,并对改水印方案的鲁棒性进行测试。
用了混沌序列加密图像,dct变换域数字水印算法,并对图像进行了置乱、相关性分析,还有对水印图像的攻击测试,里面有代码和实验报告书,要运行dct22.m和hundun.m再运行其他的,有一个变量Fuck2是运行了hundun.m才会产生的,不要把工作区给清空了
2024/12/19 14:08:02 896KB 信息隐藏 混沌密码 dct 数字水印
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俞勇教授编著《ACM国际大学生程序设计竞赛:知识与入门》介绍了ACM-ICPC的知识及其分类、进阶与角色、在线评测系统;
本丛书适用于参加ACM国际大学生程序设计竞赛的本科生和研究生,对参加青少年信息学奥林匹克竞赛的中学生也很有指导价值。
同时,作为程序设计、数据结构、算法等相关课程的拓展与提升,本丛书也是难得的教学辅助读物。
2024/12/19 11:29:27 37.2MB 算法竞赛
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花了很长时间收集的AI学习相关的数理知识文档,LearningwithKernels高清扫描版
2024/12/19 11:43:37 7.36MB AI
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摘要:此文分析了傅里叶变换在通信系统中的相关应用,通过傅里叶变换推导出信号调制解调的原理,由此引出对频分复用通信系统的组成原理的介绍。
关键词:信号,调制解调,傅里叶变换,频分复用
2024/12/18 21:48:41 186KB 傅里叶变换 频分复用
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高频交易相关书籍
2024/12/18 8:53:33 7.12MB 高频交易
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《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材,第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用,是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作,以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如,图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果;
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声;
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别,便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域,它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中,读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测(如边缘检测、角点检测)、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外,书中还涵盖了与机器学习相关的主题,如监督学习和无监督学习,它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机(SVM)、神经网络、深度学习框架(如卷积神经网络CNN)等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习,尤其是深度卷积网络,已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展,极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析,这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息,比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解,例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动,如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法,这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言(如MATLAB或Python)实现所讨论的算法,并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材,无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书,你可以掌握图像处理的基本原理,理解机器视觉的核心技术,并了解如何将这些知识应用于实际项目中。
2024/12/18 9:29:46 26.8MB 图像处理
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡