心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点,是现代生命科学研究的重要组成部分,其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。
心电图反应人体心脏工作状况,各个波形的不同形式往往体现了某些病变。
本实验通过对心电信号的产生、采集、分析、处理,可以有效的监测人的心脏和血压的健康状况。
2025/4/6 16:39:33 424KB MATLAB 心电信号 QRS 波群
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适用于Windows的便携式AutoMuteUs这是什么?这是便携式版本。
这样就无需安装任何东西。
安装指南首先,这仅支持Windows点击这里下载最新版本将压缩文件提取到第1步中所需的任何位置。
创建DiscordBot并获取令牌。
说明进入名为AutoMuteUs-Portable并解压缩的文件夹,然后打开.env文件。
添加您在DISCORD_BOT_TOKEN=之后在第4步中获得的DiscordBot令牌。
这样的东西DISCORD_BOT_TOKEN=kjdiosajdiosjaiojfxcmniok903iu219034uj920#21。
然后保存并关闭文件。
运行文件夹中的run.bat。
将会出现许多CLI(命令提示符)。
如果您正确地遵循了说明,那么现在您将获得Self-HostedAutoMuteUsBot。
恭喜:partying_face:第一次运
2025/4/6 5:30:21 40.54MB Go
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视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一,是对连续的图像序列进行运动目标检测、提取特征、分类识别、跟踪滤波、行为识别,以获得目标准确的运动信息参数(如位置、速度等),并对其进行相应的处理分析,实现对目标的行为理解。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪,获得运动目标的运动参数,如位置、速度、加速度和运动轨迹等,从而进行下一步的处理与分析,实现对运动目标的行为理解,以完成更高一级的检测任务。
2025/4/6 0:40:14 8.68MB 视觉跟踪 avi监控视
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为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。
阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。
将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。
实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。
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节点红色针对事件驱动的应用程序的低代码编程。
快速开始查阅获取有关入门的完整说明。
sudonpminstall-g--unsafe-permnode-rednode-red打开获得帮助在可以找到更多文档。
要获得更多帮助或进行一般讨论,请使用或。
开发者如果要从git运行最新代码,请按以下步骤操作:克隆代码:gitclonehttps://github.com/node-red/node-red.gitcdnode-red安装节点红色依赖项npminstall建立程式码npmrunbuild跑npmstart贡献在提出请求之前,请阅读我们的。
该项目符合《。
通过参与,您将坚持此代码。
请通过向项目的任何核心团队报告不可接受的行为。
sNode-RED是一个项目。
它是由创建的。
尼克·里戴夫·康威·琼斯版权和许可下,OpenJSFoundation和其他贡献者(版权所有。
2025/4/4 3:50:26 3.42MB javascript node-red low-code openjs-foundation
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内含代码,代码可执行1)编制实现软中断通信的程序使用系统调用fork()创建两个子进程,再用系统调用signal()让父进程捕捉键盘上发出的中断信号(即按delete键),当父进程接收到这两个软中断的某一个后,父进程用系统调用kill()向两个子进程分别发出整数值为16和17软中断信号,子进程获得对应软中断信号,然后分别输出下列信息后终止:Childprocess1iskilledbyparent!!Childprocess2iskilledbyparent!!父进程调用wait()函数等待两个子进程终止后,输入以下信息,结束进程执行:Parentprocessiskilled!!多运行几次编写的程序,简略分析出现不同结果的原因。
2)编制实现进程的管道通信的程序使用系统调用pipe()建立一条管道线,两个子进程分别向管道写一句话:Childprocess1issendingamessage!Childprocess2issendingamessage!而父进程则从管道中读出来自于两个子进程的信息,显示在屏幕上。
要求:父进程先接收子进程P1发来的消息,然后再接收子进程P2发来的消息。
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CreateReactApp入门该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中,可以运行:npmstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑,则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息,请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化,并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署!有关更多信息,请参见关于的部分。
npmruneject注意:这是单向操作。
eject,您将无法返回!如果您对构建工具和配置选择不满意,则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
相反,它将所有配置文件和传递依赖项(w
2025/4/3 14:43:02 191KB JavaScript
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本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档(文档中最后附录包含matlab代码)摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一,本文在一定假设的前提下,通过建合适的评价体系和数学模型,进行计算机仿真,得到定量的数据结论,对比分析不同小区在进行小区开放后,对周边道路的通行影响。
针对问题一,通过文献查找,获取相关的道路通行评价指标,结合小区周边实际情况,运用BP神经网络,得到一套合适的评价体系(道路交通运行指数,道路交通拥堵率,平均行程速度,平均延误时间)。
针对问题二,使用元胞自动机和网格化图,建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型,并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力,分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三,将不同的小区类型进行合理抽象,得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真,将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价,并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四,根据问题三得到的结论,通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况,得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议,并以简单书信形式表述。
关键词:小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模
2025/4/3 7:47:13 835KB 数学建模 matlab 小区开放
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2019年3月:Strongbox处于低维护模式;它将继续收到较小的更新,但是我们建议新用户签出(在Strongbox开源后启动)和。
Strongbox是用于管理,存储和检索机密(访问令牌,加密密钥,私有证书等)的CLI/GUI和SDK。
Strongbox是AWSKMS,DynamoDB和IAM之上的客户端便利层。
它为您管理AWS资源并以安全的方式配置它们。
自2016年年中以来,Strongbox已投入生产,现已在Schibsted内部广泛使用。
入门请访问我们的以快速入门。
有关更多详细信息,请访问。
执照版权所有(c)2016SchibstedProducts&TechnologyAS根据Apache许可版本2.0(“许可”)许可;
除非遵守许可,否则不得使用此文件。
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有关许可下特定的语言管理权限和限制,请参阅
2025/3/30 21:44:03 400KB java aws serverless secret-management
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本人完成的一次完整的java大作业,压缩包中包含完整可直接运行的代码以及上交的详细文档。
可作为java大作业参考使用已经获得学院老师的优秀评价,java基础学习者可以用来借鉴
2025/3/30 3:20:30 151KB java 大作业 代码 文档
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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