1.本程序只在WindowsXP平台上经过完整测试，因此只能保证该程序在WinXP系统下正确运行。
2.由于本程序使用的是MySQL数据库，因此需要计算机上安装有MySQL。
如果没有，可以尝试Access数据库。
3.将本程序下载到本地计算机后，需要建立ODBC连接。
建立方法如下：进入开始菜单-＞控制面板-＞管理工具-＞数据源（ODBC），建立一个新的系统DSN：选择“Add-_-MySQLODBC3.51Driver”，数据源名称为“daq_test”，然后自己根据实际情况配置，点击OK完成设置。
4.启动系统.vi，输入用户名：admin，密码：answer登录系统。
进入系统后可以更改密码或管理用户等等。
数据采集板卡为NI-6221,信号调理模块为SCC-RTD01。
数据采集后以单位时间间隔存入数据库预设采样率为1000S/s,每通道采样数为1000,采样率＝每通道采样数,连续采样本设计为3通道数据采集，具有调节采样参数的功能，采集数据的实时显示和历史数据的查询。
2.由于本程序使用的是MySQL数据库，因此需要计算机上安装有MySQL。
如果没有，可以尝试Access数据库。
3.将本程序下载到本地计算机后，需要建立ODBC连接。
建立方法如下：进入开始菜单-＞控制面板-＞管理工具-＞数据源（ODBC），建立一个新的系统DSN：选择“Add-_-MySQLODBC3.51Driver”，数据源名称为“daq_test”，然后自己根据实际情况配置，点击OK完成设置。
4.启动系统.vi，输入用户名：admin，密码：answer登录系统。
进入系统后可以更改密码或管理用户等等。
数据采集板卡为NI-6221,信号调理模块为SCC-RTD01。
数据采集后以单位时间间隔存入数据库预设采样率为1000S/s,每通道采样数为1000,采样率＝每通道采样数,连续采样本设计为3通道数据采集，具有调节采样参数的功能，采集数据的实时显示和历史数据的查询。
2025/10/7 17:19:30
3.08MB
1
准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有重要意义，滞后性是产生风电功率预测误差的主要原因，尤其是风速变化较快时，滞后性引起的预测误差较大。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。
2025/10/7 16:31:21
1.91MB
1
帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
2025/10/7 10:41:06
2.61MB
1
农产品溯源系统是利用信息技术是展示农产品相关的从生产、加工到存储等过程的管理。
网站是基于ASP.NET技术，利用了SQLServer数据库和C#开发语言来实现数据从存储和功能模块的开发。
系统从农产品溯源的分析为根本需求，让人们了解农产品的相关内容和健康养身的知识。
设计了管理员模块和前台用户模块。
管理员模块包括了农产品管理、溯源管理、健康养身管理、用户管理、评价举报查看、修改登录密码。
前台用户模块包括了用户注册、用户登录、农产品溯源查看、健康养生、评价举报、个人信息管理。
网站是基于ASP.NET技术，利用了SQLServer数据库和C#开发语言来实现数据从存储和功能模块的开发。
系统从农产品溯源的分析为根本需求，让人们了解农产品的相关内容和健康养身的知识。
设计了管理员模块和前台用户模块。
管理员模块包括了农产品管理、溯源管理、健康养身管理、用户管理、评价举报查看、修改登录密码。
前台用户模块包括了用户注册、用户登录、农产品溯源查看、健康养生、评价举报、个人信息管理。
2025/10/7 8:06:23
22.8MB
1
为研究机器故障和维修活动对制造过程性能的影响，提出一种基于广义随机Petri网的制造过程建模与性能分析方法。
分析了随机机器故障特征；
定义了两种故障发现模式和两种中断作业处理策略；
给出具有随机机器故障的制造过程的不同模型方法；
通过对模型结构特征的分析，证明了其有效性。
针对不同策略和参数设置进行了性能仿真。
分别以平均产量和平均过程流时间等性能指标，分析了单个工作站的性能；
采用平均产量，分析了具有两个工作站的流水线的性能。
仿真结果表明，故障率、平均维修时间、缓存数量配置、维修工人数量、故障发现模式和中断作业处理策略是影响具有随机机器故障的制造过程性能的主要因素。
分析了随机机器故障特征；
定义了两种故障发现模式和两种中断作业处理策略；
给出具有随机机器故障的制造过程的不同模型方法；
通过对模型结构特征的分析，证明了其有效性。
针对不同策略和参数设置进行了性能仿真。
分别以平均产量和平均过程流时间等性能指标，分析了单个工作站的性能；
采用平均产量，分析了具有两个工作站的流水线的性能。
仿真结果表明，故障率、平均维修时间、缓存数量配置、维修工人数量、故障发现模式和中断作业处理策略是影响具有随机机器故障的制造过程性能的主要因素。
2025/10/6 19:49:40
445KB
1
仿苹果、小米基于Gridview的带时间的相册[注意：本资源来自网络，如有侵权，请联系我删除，谢谢。
]
]
2025/10/6 9:30:35
2.13MB
1
应用程序网关入口控制器ApplicationGatewayIngressController（AGIC）是Kubernetes应用程序，它使客户可以利用Azure的本机L7负载平衡器将云软件公开给Internet。
AGIC监视托管在其上的Kubernetes集群，并不断更新AppGateway，以便将选定的服务公开给Internet。
IngressController在客户的AKS上的自己的容器中运行。
AGIC监视Kubernetes资源的一部分以进行更改。
AKS群集的状态将转换为AppGateway特定的配置，并应用于。
通过Kubernetes以及服务和部署/窗格配置AGIC。
它利用Azure的本机AppGatewayL7负载平衡器提供了许多功能。
仅举几例：URL路由基于Cookie的相似性SSL终止端到端SSL支持公共，私有和混合网站集成式Web应用程序防火墙变更日志博客和讲座建立：有关在空白面板基础架构上安装AGIC，AKS和AppGateway的说明。
：有关在空白面板基础结构（运行Windows节点池）
AGIC监视托管在其上的Kubernetes集群，并不断更新AppGateway，以便将选定的服务公开给Internet。
IngressController在客户的AKS上的自己的容器中运行。
AGIC监视Kubernetes资源的一部分以进行更改。
AKS群集的状态将转换为AppGateway特定的配置，并应用于。
通过Kubernetes以及服务和部署/窗格配置AGIC。
它利用Azure的本机AppGatewayL7负载平衡器提供了许多功能。
仅举几例：URL路由基于Cookie的相似性SSL终止端到端SSL支持公共，私有和混合网站集成式Web应用程序防火墙变更日志博客和讲座建立：有关在空白面板基础架构上安装AGIC，AKS和AppGateway的说明。
：有关在空白面板基础结构（运行Windows节点池）
2025/10/6 9:11:14
9.05MB
1
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