实验室安全考试系统题库整合，网上有一些资源，但是都不是比较好的，也比较分散，这个比较全，大多数题目都能找到，使用ctrl+f可以快速查找到相应的题目，但是需要关键词摘得好一些，由于有一些还是不是完全一样的。
2017/7/1 19:57:26
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Ansible角色：ACI模型全面的Ansible角色，用于建模和部署CiscoACI结构。
该角色提供了一个易于使用的抽象层。
通过在清单中提供所需的配置（结构化数据集），此角色将执行所需的操作，以确保将配置部署在ACI基础结构上。
使用此角色，您可以轻松地设置演示环境，维护实验室或将其用作内部ACI基础结构的基础。
它可以协助您了解ACI在进行原型设计和测试时的工作方式。
不需要任何先验Ansible或ACI知识即可开始。
要求该角色需要ansiblev2.4中的aci_rest模块和ACI模块的标准集合。
安装安装aci-model角色有两种方法可以测试此角色：通过克隆Github存储库进行安装gitclonehttps://github.com/datacenter/ansible-role-aci-modeldatacenter.aci-model使用ansible-galaxy命令安装它ansible-galaxyinstalldatacenter.aci-model安装ACI过滤器插件为了使用提供的ACI拓扑，需要定制的Jinja2
该角色提供了一个易于使用的抽象层。
通过在清单中提供所需的配置（结构化数据集），此角色将执行所需的操作，以确保将配置部署在ACI基础结构上。
使用此角色，您可以轻松地设置演示环境，维护实验室或将其用作内部ACI基础结构的基础。
它可以协助您了解ACI在进行原型设计和测试时的工作方式。
不需要任何先验Ansible或ACI知识即可开始。
要求该角色需要ansiblev2.4中的aci_rest模块和ACI模块的标准集合。
安装安装aci-model角色有两种方法可以测试此角色：通过克隆Github存储库进行安装gitclonehttps://github.com/datacenter/ansible-role-aci-modeldatacenter.aci-model使用ansible-galaxy命令安装它ansible-galaxyinstalldatacenter.aci-model安装ACI过滤器插件为了使用提供的ACI拓扑，需要定制的Jinja2
2016/9/11 18:28:32
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我参加过第十三届智能汽车竞赛，信标组，国二水平，这是我们当时的电路图，包括主控K60，驱动，红外光识别盘等的原理图和PCB，一应俱全，很荣幸参加这个比赛，感激队友，感激实验室，后来做比赛的朋友可参考一下
2020/3/22 20:08:20
70.29MB
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数据库设计中要求做一个实验室设备管理零碎，这里简单的做了一下设计报告，包括需求分析，概念设计，逻辑设计，物理设计。
2018/8/15 3:25:46
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建立举动实验室建立有效的create动作使用form_tag创建可提交给index操作的新表单正确命名表单字段，使其最终位于params哈希的顶层在create动作中将params中的数据分配给Student对象在create动作中保存该Student对象创建一个从create动作到show动作的redirect_to指示该实验室已经通过了许多规格测试，但是还有一些其他测试-包括我们第一次使用控制器测试-位于以下位置：控制器规格-specs/controllers/students_controller_spec.rb水豚规格-specs/features/student_spec.rb:37完成本实验后，您的应用程序应具有以下行为：用户在students/new上填写表格提交表单后，将在数据库中创建一条新记录用户提交表单后，他们将被重定向到show
2022/9/6 20:43:26
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ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10
2022/9/6 18:03:45
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1
水下声学模型现今通常用于预报海上试验计划和设计最优声呐系统的声学环境以及预测海上声呐功能。
建模业己成为研究者和分析家在实验室条件下模拟声呐功能的主要方法。
本文通过对典型舰船辐射噪声的特性研究，采用RatinoalSpecrta建模方法，建立舰船辐射噪声的经验模型，并采用设计的自适应FRI滤波器，进行了计算机模拟，通过仿真试验验证了该方法的有效性和实用性。
该方法能够较真实地模拟出宽带舰船噪声，能够较好地用于检验被动声呐信号处理算法的功能。
主要研究内容包括:
建模业己成为研究者和分析家在实验室条件下模拟声呐功能的主要方法。
本文通过对典型舰船辐射噪声的特性研究，采用RatinoalSpecrta建模方法，建立舰船辐射噪声的经验模型，并采用设计的自适应FRI滤波器，进行了计算机模拟，通过仿真试验验证了该方法的有效性和实用性。
该方法能够较真实地模拟出宽带舰船噪声，能够较好地用于检验被动声呐信号处理算法的功能。
主要研究内容包括:
2022/9/6 4:22:11
2.95MB
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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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