这里的资源时高清版本,读起来比较方便。
《人月神话》探索了达成一致性的困难和解决的方法,并探讨了软件工程管理的其他方面。
《人月神话》中,既有很多发人深省的观点,又有大量软件工程的实践,为每个复杂项目的管理者给出了自己的真知灼见大型编程项目深受由于人力划分产生的管理问题的困扰,保持产品本身的概念完整性是一个至关重要的需求。
《人月神话》探索了达成一致性的困难和解决的方法,并探讨了软件工程管理的其他方面。
《人月神话》适合任何软件开发行业的从业人员阅读,对软件开发人员、软件项目经理、系统分析师更是必读之作。
2025/10/27 15:52:50 16.63MB 人月神话 高清版
1
本资源为纯python实现mnist手写体识别的代码,为作者本人所写,供深度学习初学者共同交流探讨,欢迎二次创作,网络为三层,可达到97%上准确率,模型可以选择多种训练方式,学习率,激活函数,损失函数等我都写了相关函数,可以选择,模型也可以自由变换,只需要改一下前面常量参数值就行。
升级版本正在打包测试过程中,完成后可以自行选择batch—size大小等,具体介绍可以看我置顶博文介绍
1
由于原文件超出220M,需要原始文件的请下载好该文件后私信我,我会提供原始CSV文件,如有需要,还可以提供原始网络流量数据.pcap格式的。
分数要求不高,只是因为我是研究这个方向的,希望有志之士可以一起探讨。
使用该数据集同样需要注明出处,请私信我。
我在做这个方向时,花了很长时间找数据集,除了上传的,还有其他的,如果有需要的,可以问问我。
2025/10/21 19:06:50 212.8MB 入侵检测 数据集 有标签
1
在IT行业中,实时传输协议(RTP)是用于在不可靠网络上实时传输音视频数据的标准。
`jrtplib`是一个用C++编写的开源库,专门设计用来处理RTP协议,它提供了丰富的功能来简化开发过程。
在这个场景中,我们将深入探讨如何基于`jrtplib`库接收RTP数据,重组这些数据,并最终还原RTP上的音视频流。
RTP通常与RTCP(实时传输控制协议)一起使用,以确保数据的可靠传输和质量反馈。
`jrtplib`库提供了一个完整的框架,包括RTP和RTCP的实现,使得开发者能够轻松地创建发送和接收RTP数据的应用。
接收RTP数据时,你需要创建一个`RTPSession`对象,这是`jrtplib`的核心类。
通过设置必要的参数,如端口号、IP地址等,你可以初始化这个会话。
然后,你需要注册一个RTP接收者,这通常是通过实现`RTPReceiver`接口并将其传递给`RTPSession`来完成的。
接收者将处理到来的RTP包,并可能需要进行一些解码工作。
RTP数据包通常是乱序到达的,因为它们通过网络传输时可能会经历不同的路由。
因此,重组RTP数据是至关重要的。
`jrtplib`库提供了RTP包序列号和时间戳,帮助你正确地排序和重组这些包。
你需要跟踪每个媒体流的序列号,以便按顺序组装帧。
对于H264视频,还需要处理NAL单元,可能需要重组NAL单元头和FU指示器。
对于AAC音频,需要处理ADTS头或AAC帧。
对于H264编码的视频,RTP包可能包含SPS(序列参数集)、PPS(图片参数集)和IDR(即时解码刷新)帧,以及编码的I/P/B帧。
这些都需要按照正确的顺序重组,以重构完整的视频流。
`jrtplib`提供了方法来检测和提取这些特殊类型的包,以便正确解析和存储。
对于AAC音频,RTP包通常包含编码后的AAC帧,可能以ADTS头的形式出现。
ADTS头包含了帧的长度和类型信息,你需要解析这些头来正确解码音频数据。
在成功重组RTP数据后,下一步是将音视频数据解码为原始格式。
对于H264,你可以使用像FFmpeg这样的库进行解码。
对于AAC,也有类似的解码器可用。
解码后的数据可以送入播放器,以便用户听到声音或看到画面。
总结来说,使用`jrtplib`库接受RTP数据并还原音视频流涉及以下几个关键步骤:1.初始化`RTPSession`,设置参数并注册接收者。
2.使用库提供的功能重组乱序的RTP包。
3.解析H264的NAL单元和AAC的ADTS头。
4.重组SPS、PPS、IDR帧和编码帧,对H264视频进行解码。
5.解码AAC音频帧。
6.将解码后的音视频数据送入播放器进行播放。
在实际项目中,还需要处理错误,例如丢失的包、网络中断等,并且可能需要考虑与其他协议(如SDP)的集成,以获取媒体描述信息。
`jrtplib`虽然不包含实际项目应用,但它提供了一套强大且灵活的工具,可以帮助开发者构建高效可靠的RTP应用程序。
2025/10/21 17:12:07 1.68MB jrtplib ,rtp,h264 ,aac
1
点阵字库(字模)生成器是一款专用于创建点阵字体的软件工具,尤其适合于需要处理大字体和消除斜线限制的情况。
在本文中,我们将深入探讨点阵字库的基本概念、生成器的功能特点以及它在IT领域的应用。
点阵字库,又称为字模,是计算机显示和打印文字时常用的一种技术。
它将每个字符表示为二维像素阵列,这些像素阵列定义了字符的形状和轮廓。
点阵字库的优势在于它们能够确保在低分辨率或有限像素空间的设备上清晰显示文字,比如早期的计算机显示器、电子表盘、打印机以及现在的嵌入式系统。
传统的点阵字库在处理大字体时可能会遇到斜线限制问题,这是因为大字体的斜线部分在转换为像素点阵时容易失真,导致显示效果不佳。
"点阵字库(字模)生成器4.0"正是针对这一问题进行了优化,去除了大字体斜线限制,使得生成的字模在保持清晰度的同时,线条更加流畅自然,这对于设计高质显示效果的大型标题或标语特别有用。
该工具的操作简便,用户友好。
用户只需输入所需生成的字符集,选择字体样式、大小以及颜色等参数,就能自动生成相应的字模字库。
生成的字模字库可以被广泛应用于各种软件开发中,包括嵌入式系统、游戏开发、移动应用、电子阅读器等,以提供定制化的字体显示效果。
在实际应用中,开发者可以利用这款工具生成特定的点阵字库文件,然后将其集成到自己的应用程序中,从而实现对显示文本的个性化控制。
例如,对于需要在小屏幕设备上显示大字体的应用,使用该工具生成的字库能确保即使在受限的像素空间下,文字依然清晰可读。
此外,它还可以用于创建具有独特视觉风格的图形界面,比如复古风格的游戏或者艺术性的网页设计。
总结来说,"点阵字库(字模)生成器4.0"是一款功能强大的工具,其主要优势在于解决了大字体斜线显示问题,提高了点阵字体的视觉质量。
无论是专业开发者还是业余爱好者,都能通过这个工具轻松创建出满足需求的点阵字库,从而在各种项目中实现个性化的文字显示效果。
通过掌握这款工具的使用,我们可以在低分辨率环境或嵌入式系统开发中实现更高质量的文本渲染,提升用户体验。
2025/10/20 15:54:28 2.44MB
1
糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集,特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录,旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构:通常,CSV(CommaSeparatedValues)文件是一种存储表格数据的格式,每一行代表一个观测值,列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中,每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解:-年龄(Age):患者年龄,对于疾病发展有显著影响。
-性别(Sex):患者性别,男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI(BodyMassIndex):身体质量指数,是衡量体重与身高比例的一个指标,与糖尿病风险相关。
-血压(BloodPressure):血压水平,高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖(Glucose):血液中的葡萄糖浓度,直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇(Cholesterol):血液中的胆固醇含量,高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图(ECG):心电图结果,可以反映心脏健康状况,可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白(UrineProtein):尿液中的蛋白质含量,异常可能表明肾脏受损,常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素(TSH):甲状腺功能的指标,甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量:数据集可能包含一个目标变量,例如“糖尿病进展”或“并发症发生”,用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的(如无/有并发症)或连续的(如疾病严重程度评分)。
4.数据预处理:在使用数据集之前,通常需要进行数据清洗,处理缺失值、异常值,以及可能的分类变量编码。
此外,为了适应深度学习模型,可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建:在深度学习中,可以使用各种神经网络架构,如卷积神经网络(CNN)用于特征提取,循环神经网络(RNN)处理时间序列数据,或者全连接网络(FCN)处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估:模型的训练通常涉及反向传播和优化算法(如梯度下降或Adam)。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等,具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理:在处理这类个人健康数据时,必须遵守严格的隐私保护规定,确保数据脱敏且匿名化,以保护患者隐私。
8.预测与解释:模型预测的结果需要解释,以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型(LIME)和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源,通过深度学习方法,我们可以挖掘其中的潜在规律,提高疾病预测的准确性,并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中,要充分利用数据集,同时确保数据安全和合规性。
2025/10/12 17:01:14 9KB 数据集
1
**正文**在Windows操作系统开发中,MFC(MicrosoftFoundationClasses)是C++库的一个重要组成部分,它为构建桌面应用程序提供了一种结构化的框架。
而USBHID(HumanInterfaceDevice)是USB设备类规范的一种,主要用于人机交互设备,如键盘、鼠标、游戏控制器等。
本文将深入探讨如何使用MFC来实现对USBHID设备的读写操作。
我们需要理解USBHID的基本概念。
HID设备通过使用HID报告来与主机通信,这些报告包含了设备状态和用户输入的数据。
HID类驱动程序是操作系统的一部分,负责解析和处理这些报告。
开发者无需编写驱动程序,只需与设备的接口进行交互即可。
在MFC环境下,我们可以使用`CreateFile`函数打开USBHID设备,其参数通常包括设备的设备路径,例如`\\?\usb#vid_XXXX&pid_YYYY#...`,这里的`XXXX`和`YYYY`分别是设备的供应商ID和产品ID。
接着,我们调用`DeviceIoControl`函数来进行读写操作,传递适当的控制代码,如`IOCTL_HID_GET_REPORT`或`IOCTL_HID_SET_REPORT`。
为了更方便地管理USBHID设备,我们可以创建一个MFC类来封装这些系统调用。
这个类可以包含成员变量,如设备句柄、设备描述符和报告ID,以及成员函数,如`OpenDevice`、`ReadReport`、`WriteReport`和`CloseDevice`。
以下是一个简单的MFC类设计示例:```cppclassCHIDDevice:publicCObject{public:CHIDDevice();~CHIDDevice();boolOpenDevice(LPCTSTRdevicePath);voidCloseDevice();boolReadReport(void*buffer,DWORDsize);boolWriteReport(void*buffer,DWORDsize);private:HANDLEm_hDevice;};```在`OpenDevice`中,我们执行`CreateFile`,在`CloseDevice`中关闭句柄。
`ReadReport`和`WriteReport`则分别使用`DeviceIoControl`进行读写操作,传递适当的缓冲区和大小。
在实际应用中,我们还需要处理USBHID设备的枚举和选择。
可以遍历`SetupDiGetClassDevs`返回的设备信息集,获取HID设备的详细信息,并根据需求选择合适的设备。
此外,为了处理异步读写,可以使用MFC的消息机制,如消息队列和消息映射,或者使用CAsyncSocket或CAsyncMonikerFile等异步I/O类。
利用MFC开发USBHID应用涉及以下几个关键步骤:1.**设备枚举**:使用`SetupDiGetClassDevs`枚举HID设备,通过`SetupDiEnumDeviceInfo`获取设备详细信息。
2.**设备连接**:使用`CreateFile`打开设备,获得设备句柄。
3.**读写操作**:通过`DeviceIoControl`进行数据交换,读取或设置HID报告。
4.**错误处理**:适当处理可能的错误,如设备未找到、访问权限问题等。
5.**异步处理**:根据需要,使用MFC的消息机制实现异步读写。
通过以上步骤,开发者可以构建一个功能完备的MFC应用程序,实现对USBHID设备的高效控制。
在实际项目中,还可以考虑添加设备事件监听、多设备管理等功能,以提升应用的灵活性和可扩展性。
2025/10/11 10:31:51 30.04MB USB
1
在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法,在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域,其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序,我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析:首先,介绍卡尔曼滤波的基础知识;
其次,探讨其在MATLAB中的实现方式;
最后,详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作,可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧,从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法,是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息,包括观测数据和预测模型,对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中,卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据,从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力,还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤:1)状态转移模型的建立;
2)观测模型的设计;
3)预测阶段的操作流程;
4)更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系,并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤,是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分:1)新手必看.htm文件:这是一份针对编程初学者的详细指南,提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息;
2)Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url:这是一个指向MATLAB中文论坛的链接,用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区,以获取更多编程技巧和项目灵感;
3) kalman tracking:这是实际的MATLAB代码文件,包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码,可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术,建议采取以下学习与实践策略:第一,深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型;
第二,系统学习MATLAB编程技能;
第三,深入研究并解析相关的代码实现;
第四,结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式,可以逐步掌握这一技术的核心要点,并将其应用于各种实际场景中。
2025/10/8 10:19:25 615KB matlab 目标跟踪
1
用有限元计算方法仿真了MgF2楔形腔中的色散情况,并研究半径、楔角大小、楔角位置三个参数对整个腔在通讯波段的色散影响。
通过从蓝失谐到红失谐的调谐过程,利用得到的色散曲线,根据Lugiato-Lefever方程和热偏移公式仿真孤子的频域和时域图。
并且研究了扫描速度、品质因子、泵浦功率等对孤子产生的影响。
在结合以往实验和理论基础的情况下,探讨了利用MgF2晶体腔产生孤子的一些重要参数。
数据结果对制备低反常色散MgF2楔形腔及在此腔中产生孤子梳具有指导意义。
2025/10/4 3:14:28 9.77MB 光学器件 回音壁模 光频梳 楔形腔
1
将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助!内容全部由Python编码的实践组成,从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化8个方面深入探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌,一共总结出91条宝贵的建议。
每条建议对应Python程序员可能会遇到的一个问题。
本书不仅以建议的方式从正反两方面给出了被实践证明为十分优秀的解决方案或非常糟糕的解决方案,而且分析了问题产生的根源,会使人有一种醍醐灌顶的感觉,豁然开朗。
2025/9/29 19:08:57 54.89MB Python 建议
1
共 402 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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