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request-funjs:request-funjs是对$Ajax的各种请求封装成一个简洁的函数,便捷开始,提高效率,诸如Request.Get,Request.Post,Request.DeleteAjaxrequestJavaScriptjQuery-源码
request-funjs快速上手安装npminstallrequest-funjs整体注册(在main.js文件里注册)importRequestfrom'request-funjs';Vue.prototype.Request=Request;//在这里需要声明一个host变量,作为请求的主机名称Request.host='https://www.baidu.com'局部注册(在你所使用的vue里注册)importRequestfrom'request-funjs';//在这里需要声明一个host变量,作为请求的主机名称this.Request.host='https://www.baidu.com'例子this.Request.Get("api/list",this.params, res=>{ console.log(res); }, err=>{ console.log(err);})目录1、ge
2024/3/11 6:19:23
3KB
javascript
jquery
npm
vue
1
asp记录访问者IP地址及访问时间
可以记录访问者IP及访问时间需要自己修改dbpath=server.mappath("visitIP.mdb")这一行为自己建立的保存访问者IP和时间的Access数据库visitinfo为表名,ip为记录IP的变量名now_time为记录访问时间的变量名
2024/3/4 21:54:27
710B
ASP
IP
访问时间
1
SeetaFace2-master.zip中科院计算所SeetaFace2人脸识别算法
SeetaFace2采用标准C++开发,全部模块均不依赖任何第三方库,支持x86架构(Windows、Linux)和ARM架构(Android)。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft,其中craft/linux下为linux版本的编译脚本,craft/windows下为windows版本的编译脚本,默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法:打开终端(windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具,linux上为bash),cd到编译脚本所在目录;
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法:cd到example/search目录下,执行make指令;
拷贝模型文件到程序指定的目录下;
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法:使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程,修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录;
执行vs2015中的编译命令;
拷贝模型文件到程序指定的目录下,运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法:安装ndk编译工具;
环境变量中导出ndk-build工具;
cd到各模块的jni目录下(如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni),执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明:人脸检测模块FaceDetector,面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块,因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。
2024/3/4 14:23:01
2.03MB
人脸检测
人脸关键点标注
人脸特征提取
1
worldclimte全球70-00年生物气象数据.zip
WorldClim版本2的标准(19)WorldClim生物气候变量。
它们是1970-2000年的平均值,每次下载都是一个“zip”文件,其中包含19个GeoTiff(.tif)文件,每个月使用一个变量。
2024/3/1 17:38:04
990.36MB
Arcgis
全球
生物气候
30年
1
matlab求lyapunov指数
chen系统最大lyapunov指数。
求解方法为定义法。
两条相轨线的步长为初设距离d0的基础上加上相对分量。
求解时运行chen_lyapunov.m。
可移植性强,只需要改变变量数目即可。
2024/2/23 13:46:22
1KB
lyapunov
matlab
1
多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制
针对存在初态误差的情形,提出多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制方法.相对固定阶迭代学习算法,变阶算法可有效降低跟踪误差.对变阶采样迭代学习算法进行了收敛性分析,推导出收敛充分条件.给出了变阶学习的两种实现策略-DD(Directdivision)和DIP(Divisioninphases)策略.数值仿真表明,基于DIP策略的变阶采样迭代学习算法在获得较高的控制精度的同时,具有较快的收敛速度.
2024/2/23 10:45:02
768KB
多变量系统;采样系统;初始修正作用;变阶迭代学习控制
1
BeginningPerlProgramming.pdf
从Perl5开始,学习Perl编程的重要核心概念,如变量、流控制、表达式和I/O。
此外,这本书还介绍了模式匹配,并展示了Perl非常灵活和强大,而且它不害怕云。
在阅读和使用这本书之后,您将能够开始编写自己的强大脚本来解决许多Web和编程问题。
这是一本我们中的一些人的书,他们相信我们不需要学习Perl,现在我们知道它比以往任何时候都更普遍。
您将看到Perl已经发展成为一种无处不在的多用途、多平台语言:繁重的web应用程序、云、系统管理、自然语言处理和金融工程。
这本书提供了有关所有这些任务的Perl角色的有价值的洞察力,并为您的Perl编程冒险提供了一个很好的开端。
2024/2/20 15:34:57
3.07MB
Perl
Apress
1
过程控制的多变量系统辨识
系统辨识经典书籍,原书已绝版。
该书的一大特色是非常好地讲控制的科学理论与工程实践相结合,值得认真研读。
2024/2/19 7:50:24
19.06MB
系统辨识
1
加热炉出口温度与炉膛温度串级控制系统设计
自己花费不少心血弄出来的,仅供参考。
图1所示为某工业生产中的加热炉,其任务是将被加热物料加热到一定温度,然后送到下道工序进行加工。
加热炉工艺过程为:被加热物料流过排列炉膛四周的管道后,加热到炉出口工艺所要求的温度。
在加热用的燃料油管道上装有一个调节阀,用以控制燃料油流量,以达到控制出口温度的目的但是,由于加热炉时间常数大,而且扰动的因素多,单回路反馈控制系统不能满足工艺对加热炉出口温度的要求。
为了提高控制质量,采用串级控制系统,运用副回路的快速作用,有效地提高控制质量,满足生产要求。
1、绘制加热炉出口温度单回路反馈控制系统结构框图。
2、以加热炉出口温度为主变量,选择滞后较小的炉膛温度为副变量,构成炉出口温度与炉膛温度的串级控制系统,要求绘制该串级控制系统结构图。
3、假设主对象的传递函数为,其中,副对象的传递函数为,主、副控制器的传递函数分别为,,,,请确定主、副控制器的参数(要求写出详细的参数估算过程)。
4、利用simulink实现单回路系统仿真和串级系统仿真,分别给出系统输出响应曲线。
5、根据两种系统仿真结果分析串级控制系统的优缺点
2024/2/18 19:02:20
589KB
串级控制
加热炉
1
可以实现实现长整数的加法运算
,基本要求:利用双向循环链表实现长整数的存储,每个结点含一个整形变量。
任何整形变量的范围是-(2^15-1)~(2^15-1)。
输入和输出形式:按中国对于长整数的表示习惯,每四位一组,组间用逗号隔开。
2024/2/18 4:12:35
8KB
可以实现实现长整数的加法运算
1
共 1000 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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