1、IP地址查询输入文件是IPAddr.txt，该文件描述了不同地区、不同用户获得的公有IP地址块信息。
要求将该文件中的数据到线性表中，并完成以下的功能。
1）使用静态链表作为存储结构2）静态链表使用动态数组，数组容量N根据数据集大小确定，N自定义，应是2n3）实现线性表的4个基本操作4）附加功能：4.1）输入一个点分十进制的IPv4地址，能够查询其所属机构。
4.2）输入一个机构名称，若存在，输出其拥有IP地址的范围，若不存在，输出相应的信息。
4.3）筛选出所有者名称中以“大学”或“学院”结尾的机构，按拥有IP地址数从大到小陈列输出。
要求将该文件中的数据到线性表中，并完成以下的功能。
1）使用静态链表作为存储结构2）静态链表使用动态数组，数组容量N根据数据集大小确定，N自定义，应是2n3）实现线性表的4个基本操作4）附加功能：4.1）输入一个点分十进制的IPv4地址，能够查询其所属机构。
4.2）输入一个机构名称，若存在，输出其拥有IP地址的范围，若不存在，输出相应的信息。
4.3）筛选出所有者名称中以“大学”或“学院”结尾的机构，按拥有IP地址数从大到小陈列输出。
2020/6/5 8:20:18
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对于要进行HDLC开发或学习的朋友来说，本材料包含了HDLC原理、HDLC协议详解、各种硬件实现实例等等内容，非常适合于零基础的朋友和那些希望全面找我HDLC应用领域的工程师们。
整个文档46页，是在大量材料中筛选汇总而成，刚刚又加入了CRC校验在HDLC开发中的应用部分，无论你需要哪方面的内容，里面一定会有你需要的。
整个文档46页，是在大量材料中筛选汇总而成，刚刚又加入了CRC校验在HDLC开发中的应用部分，无论你需要哪方面的内容，里面一定会有你需要的。
2015/4/6 18:04:25
1.68MB
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近年来卷积神经网络框架被成功地应用到目标跟踪领域,并取得了较为稳健的跟踪结果。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。
2018/11/13 7:13:26
11.2MB
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日历基本功能都有、上下月动画显示、查看上月、查看下月、点击按钮前往今日、设置筛选日期跳转到当前设置年月日、显示当前年月日及选中的多少周
2019/11/19 10:56:23
1.39MB
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本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
2021/3/18 10:35:03
9.13MB
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功能：(1)后台管理员对商品、订单等增删改查(2)后台用户管理(3)用户注册，登录，退出，个人信息修改，订单查询(4)购买商品，搜索商品(模糊搜索)(5)用户充值(6)所有查询相关的页面都要实现分页(7)实现购物车功能(8)用户针对商品进行留言征询，管理员可以回答征询(显示在商品界面)(9)查询商品的时候可以筛选排序(按价格、销量排序，筛选价格区间)等等
2020/4/15 10:44:41
17.97MB
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GitHub上最火的40个Android开源项目源码，筛选了下，次要是把可以加到我们项目中的下了下来，这里有40个项目的描述，以及12个项目的源码，省的各位童鞋重复下载了，当然如果有童鞋需要其他的项目，我这里也给出了链接，可以直接下载。
2017/7/8 7:02:45
46.44MB
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将电源电压降低到晶体管阈值电压附近可以无效提高数字电路的能效,而近阈值标准单元库是近阈值数字电路设计的基础。
通过分析逻辑门间静态噪声容限的兼容性、逻辑门在宽电压范围下延时变化情况,并通过求解最大包问题等的相关算法,对现有的商用数字CMOS标准单元库进行无效筛选,得到适用于低电压工作的近阈值数字CMOS标准单元库。
通过一个应用于传感网中的双电压域、双核微控制器流片测试,对此标准单元库进行了验证,结果显示其中工作在0.5V下的高能效核的能量效率相较传统工作电压下提高到2.76倍。
通过分析逻辑门间静态噪声容限的兼容性、逻辑门在宽电压范围下延时变化情况,并通过求解最大包问题等的相关算法,对现有的商用数字CMOS标准单元库进行无效筛选,得到适用于低电压工作的近阈值数字CMOS标准单元库。
通过一个应用于传感网中的双电压域、双核微控制器流片测试,对此标准单元库进行了验证,结果显示其中工作在0.5V下的高能效核的能量效率相较传统工作电压下提高到2.76倍。
2022/9/21 16:05:21
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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
2018/8/19 23:04:07
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《农村干部管理系统》适用于县(区)、乡镇(街道)级组织部门对下辖村级干部的管理，具备乡镇（街道）管理、干部管理及信息采集、职务调整备案、查询筛选、综合分析、批量操作、导入导出、生成统计表（花名册）等功能。
详细功能说明：http://www.ehuajing.cn/product/13.html系统基于.netframework4.5开发，使用MVC+EF，Sqlserver2008r2数据库。
本系统无偿使用，如需二次开发，请联系我们：QQ：5808831，电话：15863940166http://www.ehuajing.cn
详细功能说明：http://www.ehuajing.cn/product/13.html系统基于.netframework4.5开发，使用MVC+EF，Sqlserver2008r2数据库。
本系统无偿使用，如需二次开发，请联系我们：QQ：5808831，电话：15863940166http://www.ehuajing.cn
2021/3/4 22:32:42
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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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