近几年，物联网行业迅猛发展，物联网的定义是指通过射频识别，红外感知，全球定位系统，激光扫描等信息传感设备，按照约定的协议。
把何物体与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智慧化识别定位、跟踪监控和管理的一种网络。
由于传统草莓大棚管理繁琐，人力成本高，效率低，我们将物联网技术与传统大棚相结合，设计了一种基于ZigBee的智能草莓大棚控制系统。
本文主要通过ZigBee网络，终端节点采集出来信息，发送给协调器，反馈到PC机进行数据对比，判断并作出对策使棚内温度、湿度、CO2浓度等指标控制在正常范围内。
把何物体与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智慧化识别定位、跟踪监控和管理的一种网络。
由于传统草莓大棚管理繁琐，人力成本高，效率低，我们将物联网技术与传统大棚相结合，设计了一种基于ZigBee的智能草莓大棚控制系统。
本文主要通过ZigBee网络，终端节点采集出来信息，发送给协调器，反馈到PC机进行数据对比，判断并作出对策使棚内温度、湿度、CO2浓度等指标控制在正常范围内。
2024/6/20 5:18:19
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恶梦Nightmare是的高级浏览器自动化库。
我们的目标是公开一些模仿用户操作的简单方法（例如goto，type和click），并提供一个针对每个脚本块都是同步的API，而不是深度嵌套的回调。
它最初设计用于在没有API的站点之间自动执行任务，但是最常用于UI测试和爬网。
在，它使用了，它与相似，但大约并且更加现代。
:warning_selector:安全警告：我们已经实施安全建议以确保您的安全，但是Electron中可能存在未发现的漏洞，这些漏洞可能允许恶意网站在您的计算机上执行代码。
避免访问不受信任的网站。
:hammer_and_wrench:迁移到3.x：您需要在升级之前检查。
我们一直在努力改善噩梦，同时限制了重大更改，因此您很有可能不需要做任何事情。
是建立在Nightmare上的感知工具。
它可帮助您检测Web应用程序发行版之间的UI更改和错误。
是由构建的补充Chrome扩展，可在您浏览时为您生成Nightmare脚本。
非常感谢和在噩梦方面的帮助。
例子让我们搜索DuckDuckGo：constNightmare=re
我们的目标是公开一些模仿用户操作的简单方法（例如goto，type和click），并提供一个针对每个脚本块都是同步的API，而不是深度嵌套的回调。
它最初设计用于在没有API的站点之间自动执行任务，但是最常用于UI测试和爬网。
在，它使用了，它与相似，但大约并且更加现代。
:warning_selector:安全警告：我们已经实施安全建议以确保您的安全，但是Electron中可能存在未发现的漏洞，这些漏洞可能允许恶意网站在您的计算机上执行代码。
避免访问不受信任的网站。
:hammer_and_wrench:迁移到3.x：您需要在升级之前检查。
我们一直在努力改善噩梦，同时限制了重大更改，因此您很有可能不需要做任何事情。
是建立在Nightmare上的感知工具。
它可帮助您检测Web应用程序发行版之间的UI更改和错误。
是由构建的补充Chrome扩展，可在您浏览时为您生成Nightmare脚本。
非常感谢和在噩梦方面的帮助。
例子让我们搜索DuckDuckGo：constNightmare=re
2024/6/15 18:06:09
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如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
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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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