环境：基于SSM框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)+Mysql数据库+Tomcat7数据库工具建议用SQLyog登录、首页显示用户名和身份、分页、模糊查询、页面跳转(首页、上一页、下一页、末页、指定页跳转(用户输入)，第几/几页，总数据行数)JAVA开发框架中基础再基础的东西，请认真学习！
2025/10/19 13:23:16
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这个是目前网上看到最新的中文手册，基于KRCV8.3，文档的内容丰富，牵涉到编程、运行方方面面，虽深度一般，初学入门或者普通编程操作，完全够用。
2025/10/19 3:01:29
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本资源基于MATLAB代码以及贝叶斯抠图的原理，可以通过鼠标点选前景区域和背景区域，然后由计算机处理自动生成trimap图像，并且自动抠图至所需要的新背景图层。
2025/10/19 2:05:28
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通过opencv对图片上的数字进行识别。
识别方式和步骤主要是寻找出数字的外轮廓，然后根据轮廓外接矩阵对数字进行分割，然后根据模板，求出其与分割好的数字的像素差值，找出最匹配的数字。
识别方式和步骤主要是寻找出数字的外轮廓，然后根据轮廓外接矩阵对数字进行分割，然后根据模板，求出其与分割好的数字的像素差值，找出最匹配的数字。
2025/10/19 0:48:08
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基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与MinPts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
2025/10/18 21:46:30
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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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