基于SSM及前后端分离的复习系统源码及sql文件,希望大家能够喜欢
2025/12/22 17:22:07 28.68MB SSM 复习系统 前后端分离
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提出了在完整三角晶格光子晶体中引入两线缺陷构成的耦合型波导结构。
通过分析谱带形对不同结构参数的依赖关系,在最优化的光子晶体耦合波导中,找到了一种独特的、群速近似为零的谱带。
通过对波导宽度的啁啾实现了不同频率光的色散补偿,最终得到了带宽为13.24nm、平均群折射率为28的宽带理想慢光,并进一步采用二维时域有限差分(FDTD)算法进行了验证。
数值分析结果表明,高斯脉冲在耦合波导中传输后的相对时域展宽低于10%。
2025/12/22 17:22:14 2.78MB 集成光学 光子晶体 耦合波导 色散补偿
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文章名称:3-DPointCloudGenerationfromRigidandFlexibleStereoVisionSystems文章(英文)详细讲解了双目视觉的一些基本原理,已经如何使用两个普通的网络摄像头来实现双目视觉,以及如何根据两个摄像头来计算物体深度信息。
代码为文章中附带的代码仅供参考学习
2025/12/22 17:39:02 4.52MB opencv 双目测距 双目视觉
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基于MVC模式、使用JSP/Servlet+JDBC完成JPetStore宠物商店。
具体包含下列三个业务模块:1. 商品展示模块。
主要包括系统主页面、展示Category、Product和Item等页面和功能。
2. 用户管理模块。
主要包括用户登录、注册新用户、修改用户信息等页面和功能模块。
3. 订单模块。
订单模块又可以分为购物车管理和订单管理两个部分:其中购物车管理包括添加到购物车和展示购物车信息等;
而订单管理主要指生成订单、显示订单详细信息等。
2025/12/22 10:22:25 1.19MB 中南大学 软件架构 JpetStore jsp/servlet
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该文档详细介绍了基于加速度传感器的老人跌倒系统,里面有各个功能版块的代码以及界面,里面介绍比较详细,有需要的大家可以看一下。
2025/12/22 5:42:52 1.02MB 老人跌倒系统
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基于nedc工况的动态规划算法对汽车换档规律进行优化代码可以在matlab中正常运行价值非常高,不懂的可以留言学习
2025/12/22 4:33:36 7.04MB 动态规划算法 NEDC matlab 汽车换挡规律
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基于UDS协议的CANbooloader,用CAPL编写,可以直接下载BIN文件,目标平台是S12G192,可以修改后支持S19。
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第1章简介1.1内存分配的历史1.1.1静态分配1.1.2栈分配1.1.3堆分配1.2状态、存活性和指针可到达性1.3显式堆分配1.3.1一个简单的例子1.3.2垃圾1.3.3悬挂引用1.3.4共享1.3.5失败1.4为什么需要垃圾收集1.4.1语言的需求1.4.2问题的需求1.4.3软件工程的课题1.4.4没有银弹1.5垃圾收集的开销有多大1.6垃圾收集算法比较1.7记法.1.7.1堆1.7.2指针和子女1.7.3伪代码1.8引文注记第2章经典算法2.1引用计数算法2.1.1算法2.1.2一个例子2.1.3引用计数算法的优势和弱点2.1.4环形数据结构2.2标记一清扫算法2.2.1算法2.2.2标记—清扫算法的优势和弱点2.3节点复制算法2.3.1算法2.3.2一个例子2.3.3节点复制算法的优势和弱点2.4比较标记—清扫技术和节点复制技术2.5需要考虑的问题2.6引文注记第3章引用计数3.1非递归的释放3.1.1算法3.1.2延迟释放的优点和代价3.2延迟引用计数3.2.1deutsch-bobrow算法3.2.2一个例子3.2.3zct溢出3.2.4延迟引用计数的效率3.3计数域大小受限的引用计数3.3.1“粘住的”计数值3.3.2追踪式收集恢复计数值3.3.3仅有一位的计数值3.3.4恢复独享信息3.3.5“oughttobetwo”缓冲区3.4硬件引用计数3.5环形引用计数3.5.1函数式程序设计语言3.5.2bobrow的技术3.5.3弱指针算法3.5.4部分标记—清扫算法3.6需要考虑的问题3.7引文注记第4章标记—清扫垃圾收集4.1与引用计数技术的比较4.2使用标记栈4.2.1显式地使用栈来实现递归4.2.2最小化栈的深度4.2.3栈溢出4.3指针反转4.3.1deutsch-schorr-waite算法4.3.2可变大小节点的指针反转4.3.3指针反转的开销4.4位图标记4.5延迟清扫4.5.1hughes的延迟清扫算法4.5.2boehm-demers-weiser清扫器4.5.3zorn的延迟清扫器4.6需要考虑的问题4.7引文注记第5章标记—缩并垃圾收集5.1碎片现象5.2缩并的方式5.3“双指针”算法5.3.1算法5.3.2对“双指针”算法的分析5.3.3可变大小的单元5.4lisp2算法5.5基于表的方法5.5.1算法5.5.2间断表5.5.3更新指针5.6穿线方法5.6.1穿线指针5.6.2jonkers的缩并算法5.6.3前向指针5.6.4后向指针5.7需要考虑的问题5.8引文注记第6章节点复制垃圾收集6.1cheney的节点复制收集器6.1.1三色抽象6.1.2算法6.1.3一个例子6.2廉价地分配6.3多区域收集6.3.1静态区域6.3.2大型对象区域6.3.3渐进的递增缩并垃圾收集6.4垃圾收集器的效率6.5局部性问题6.6重组策略6.6.1深度优先节点复制与广度优先节点复制6.6.2不需要栈的递归式节点复制收集6.6.3近似于深度优先的节点复制6.6.4层次分解6.6.5哈希表6.7需要考虑的问题6.8引文注记第7章分代式垃圾收集7.1分代假设7.2分代式垃圾收集7.2.1一个简单例子7.2.2中断时间7.2.3次级收集的根集合7.2.4性能7.3提升策略7.3.1多个分代7.3.2提升的闽值7.3.3standardmlofnewjersey收集器7.3.4自适应提升7.4分代组织和年龄记录7.4.1每个分代一个半区7.4.2创建空间7.4.3记录年龄7.4.4大型对象区域7.5分代间指针7.5.1写拦截器7.5.2入口表7.5.3记忆集7.5.4顺序保存缓冲区7.5.5硬件支持的页面标记7.5.6虚存系统支持的页面标记7.
2025/12/21 22:55:38 68.71MB 垃圾收集 Garbage Collection
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该文件基于Python的人脸识别源代码及模型,主要实现人脸检测功能,讲Python脚本中的路劲改为自己的路径直接调用即可实现人脸检测功能
2025/12/21 15:23:24 201.67MB python 深度学习 人脸检测 源代码
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产品是一款基于WEB方式的元数据管理工具,采用这个工具能够整合游离于企业各环节的元数据资产,便于用户浏览及分析元数据。
产品有助于帮助用户了解和管理信息和加工处理过程的来源,也有助于用户理解信息与加工过程之间的关系以及它们如何被使用。
产品支持采集多种元数据来源,包括:关系数据库、建模、数据集成、BI工具以及客户化元数据等多种元数据来源,产品对采集的元数据进行统一存储到产品知识库并集中管理,为上层元数据应用提供服务。
产品采用元数据树方式来统一展示产品知识库的元数据,层级结构清晰,便于用户直观了解元数据组织结构。
元数据来源繁多,贯穿于BI系统的各个环节如需求、设计、编码、测试、维护和升级。
元数据采集是元数据管理的基础,它负责元数据采集,统一存储到元数据知识库并集中管理,为上层元数据应用提供服务。
2025/12/21 14:09:23 2.29MB 元数据
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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