基于遥感影像分析,进行分类识别,进行变化检测几种算法集合包。
内涵pdf文档,帮助理解
2024/4/15 14:48:14 943KB 变化检测
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改进的树苗生成器Blenders树苗树生成器附加组件的新版本,具有改进,新功能和错误修复对于Blender2.7:add_curve_sapling_3对于Blender2.8:add_curve_sapling_3_2_8最新:sapling_4新的替代版本“sapling_4”(隔离版)包括许多更改,以提高树木的可用性和外观与较早的预设打破向后兼容性变更记录:重新排列界面,删除,添加,重命名设置添加备用/相反的附件设置自定义形状的插值更平滑删除修剪分割交替方向取下锥度表冠提高分割半径比分割角现在是实际角度,是以前的一半分支直线度影响所有级别现在正曲率曲线向上分支曲线变化与重塑一致长度变化影响分支而无裂口移回曲线改善距离模式更改为半径计算变更分布函数有关使用树生成器的,请参见Wiki中的。
此插件的Blender2.7版本版本开始到BlenderMaster中,进行了少量更改。
2024/4/15 6:27:50 167KB tree generator procedural-generation blender
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Flutter提供了一套DartAPI,然后在底层通过OpenGL这种跨平台的绘制库(内部会调用操作系统API)实现了一套代码跨多端。
由于DartAPI也是调用操作系统API,所以它的性能接近原生。
虽然Dart是先调用了OpenGL,OpenGL才会调用操作系统API,但是这仍然是原生渲染,因为OpenGL只是操作系统API的一个封装库,它并不像WebView渲染那样需要JavaScript运行环境和CSS渲染器,所以不会有性能损失。
我们要开发一个flutterUI界面,需要通过组合其它Widget来实现,在Flutter中,一切都是Widget。
当UI要发生变化时,我们不去直接修改DOM,而是通过更新状态,让FlutterUI系统来根据新的状态来重新构建UI。
2024/4/13 6:22:37 7.89MB 手机端开发 跨平台 高性能
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为解决基于数据驱动的故障预测缺乏统一的预测框架的问题,提高故障预测精度,提出了一种通用的故障预测模型和框架。
总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状,研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程,将融合单元的概念应用到故障预测领域,用以描述预测过程中设备状态的数据变化,建立了基于数据驱动的故障预测模型,从而得到了一种统一的故障预测框架,为基于数据驱动的故障预测研究提供借鉴。
2024/4/11 9:03:35 1.25MB 论文
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光伏发电作为解决传统能源枯竭和环境污染的重要途径,正成为世界新能源发展的焦点。
本文从家庭并离网一体光伏发电系统的实际应用出发,提出了一种针对性的能量管理策略。
该能量管理策略可根据光伏组件输出功率、锂电池荷电状态、负荷情况以及直流母线电压变化情况,合理切换系统工况,确保系统稳定运行。
通过家庭并离网一体光伏发电系统样机实验,验证了本文所提能量管理策略的可行性和有效性。
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为研究激光喷丸镍基合金残余应力的高温松弛行为,首先对IN718合金进行单次激光喷丸强化,随后,对喷丸后试样进行高温保持,对比分析了不同保温温度和不同保温时间下残余应力值、半峰宽值(FWHM)变化及晶粒演变特征。
结果表明,激光喷丸后,喷丸区域呈残余压应力状态,FWHM值升高,近表层材料晶粒明显细化;
高温保持过程中试样的残余应力松弛量与保温温度和保温时间呈正相关。
应力松弛速率在保温初期较大,随后逐渐减小。
保温温度为800℃,保温时间为300min时,残余应力松弛量最大,松弛幅度达82.14%。
保温温度一定时,材料表面FWHM值下降幅度随保温时间的增大而增大,600℃保温温度下,FWHM值变化不明显。
600℃保温300min后材料的晶粒尺寸仍较小,晶粒细化效应仍然显著,而800℃保温下晶粒长大迅速,保温300min后材料的晶粒细化效应基本消失。
2024/4/3 6:32:37 3.22MB 激光技术 IN718 激光喷丸 残余应力
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本文档具有完整开发步骤,详细的代码和运行截图。
该系统主要采用MVC(JSP+JavaBean+Servlet)模式开发,非常适合初学者了解并掌握MVC开发模式,具有如下主要功能:1.用户登录,注册(用户注册后才能登录)2.显示所有书籍基本信息(编号,书名,价格等)3.添加书籍到购物车4.删除购物车中指定的书籍5.修改单个书籍的数量(价格得到相应的变化)6.结算,显示需支付的总金额7.清空购物车8.您可以向其中添加更多的功能,使其更加庞大。
2024/3/31 2:53:54 2.61MB JavaWeb MVC 购物车系统
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这个应用模拟实现了检测心率变化,详细实现原理请到链接http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/47169025查看
2024/3/31 2:53:12 1.73MB android 心率
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对局部节点状态估计间误差相关性的处理是分布式估计融合或航迹融合的关键要素;针对当前分布式融合理论中关于混合多模型估计融合研究的空白,首先推导得出了采用相同模型成分的各局部节点交互多模型状态估计的误差互协方差矩阵的递推计算方法;其次,讨论了所得非对称实误差互协方差矩阵的正定特性,并分析了此类误差相关性与混合多模型估计算法中模型过程噪声之间的变化关系;上述结果使得基于互协方差组合融合算法的交互多模型状态估计融合成为可能,仿真实验亦验证了其有效性,相对其它不考虑误差相关性的融合算法,融合结果也更为真实.
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该存储库包含的提供程序,该提供程序检索存储在中的。
总览每个应用程序都具有某种设置,例如数据库连接字符串或某些外部API凭据,这些设置永远都不应检查到源控件中。
但是,您的应用程序需要该设置才能正确执行其工作。
.NETCore本机支持从不同来源获取设置。
这允许根据当前环境定制应用程序。
典型的示例是数据库的连接字符串,该字符串可以变化,以便每个环境都可以连接到特定的数据库。
使用.NETCore的开发人员经常在其开发环境中使用。
另一方面,生产环境的设置通常存储在环境变量中。
提供了该问题的无服务器托管解决方案。
提供了一种方便的方法来访问存储在AWSSecretsManager中的机密。
这就是您的ASP.NETCore2.0应用程序的外观。
注意config.AddSecretsManager();在传递给ConfigureAppConfiguration方法的委托中。
publicclassProgram{publicstaticvoidMain(string[]args){BuildWe
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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