对两相互垂直偏振态的合成进行计算，绘出电场的轨迹。
要求计算在=0、=/4、=/2、=3/4、=、=5/4、=3/2、=7/4时，在Ex=Ey及Ex=2Ey情况下的偏振态曲线并总结规律。
要求计算在=0、=/4、=/2、=3/4、=、=5/4、=3/2、=7/4时，在Ex=Ey及Ex=2Ey情况下的偏振态曲线并总结规律。
2025/4/30 12:13:44
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LAppS-Lua应用服务器这是一种尝试，以通过WebSockets协议（RFC6455）提供非常易于使用的Lua应用服务器。
LAppS是用于微服务架构的应用服务器。
它被构建为高度可垂直扩展。
docker云基础架构（kubernetes或集群）应用于水平扩展。
LAppS拥有可。
对于WebSockets，LAppS与对HTTP的Apache或Nginx相同。
LAppS不支持HTTP（尽管它支持RFC6455的HTTPUpgradeGET请求）。
到目前为止，唯一受支持的脚本语言是Lua。
RFC6455已完全实现。
请参阅一致性部分。
由于担心因此未实现RFC76
LAppS是用于微服务架构的应用服务器。
它被构建为高度可垂直扩展。
docker云基础架构（kubernetes或集群）应用于水平扩展。
LAppS拥有可。
对于WebSockets，LAppS与对HTTP的Apache或Nginx相同。
LAppS不支持HTTP（尽管它支持RFC6455的HTTPUpgradeGET请求）。
到目前为止，唯一受支持的脚本语言是Lua。
RFC6455已完全实现。
请参阅一致性部分。
由于担心因此未实现RFC76
2025/4/30 9:57:03
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CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果进行编辑，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程序。
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。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
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。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babe
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果进行编辑，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程序。
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。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
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。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babe
2025/4/30 7:35:35
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当前房地产市场不断发展，房产中介市场也在日益壮大。
基于网络的房产中介管理信息系统有利于整合和管理市场的房产资源，极大得方便了房主与客户。
本系统采用B/S(Browser/Server)三层结构，使用jsp网页开发技术进行设计。
本系统旨在提高房产中介系统的工作效率，能够极大得方便房主发布房屋信息，为房屋的租赁和买卖开辟更广泛的市场空间。
会员可以根据自己的需求发布房源信息，并对发布的信息进行管理。
同时会员还能够进行合租匹配查询以及收藏夹管理。
基于网络的房产中介管理信息系统有利于整合和管理市场的房产资源，极大得方便了房主与客户。
本系统采用B/S(Browser/Server)三层结构，使用jsp网页开发技术进行设计。
本系统旨在提高房产中介系统的工作效率，能够极大得方便房主发布房屋信息，为房屋的租赁和买卖开辟更广泛的市场空间。
会员可以根据自己的需求发布房源信息，并对发布的信息进行管理。
同时会员还能够进行合租匹配查询以及收藏夹管理。
2025/4/30 3:38:46
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以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
2025/4/29 18:04:53
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LoRa开发|LoRa（SX1276/8）串口透传代码-将LoRa封装成单独的驱动,目前网络上的代码很多也很多，根本不适合学习或者是项目使用，很有有代码对程序框架有所追求。
2025/4/29 15:08:32
29.28MB
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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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