完全破解版,有得破解版存在一个“检查不到java运行环境”的bug,这是我找到的没bug的破解版,共享给大家
2025/10/25 17:32:17 11.69MB java
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中科院活体检测数据库。


百度云链接
2025/10/25 10:52:16 61B 活体检测
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障电路cx20106简单超声波避障简单检测
2025/10/24 18:50:12 12KB 避障 超声波
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基于android平台下,虹软sdk人脸识别,人脸检测,年龄检测等功能demo集成。
2025/10/22 5:12:36 39.22MB ren
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1.了解双音多频信号的产生、检测、包括对双音多频信号进行DFT时的参数选择等。
2.初步了解数字信号处理在是集中的使用方法和重要性。
3.掌握matlab的开发环境
2025/10/22 5:50:14 391KB matlab 电话识别
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由于原文件超出220M,需要原始文件的请下载好该文件后私信我,我会提供原始CSV文件,如有需要,还可以提供原始网络流量数据.pcap格式的。
分数要求不高,只是因为我是研究这个方向的,希望有志之士可以一起探讨。
使用该数据集同样需要注明出处,请私信我。
我在做这个方向时,花了很长时间找数据集,除了上传的,还有其他的,如果有需要的,可以问问我。
2025/10/21 19:06:50 212.8MB 入侵检测 数据集 有标签
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在IT行业中,实时传输协议(RTP)是用于在不可靠网络上实时传输音视频数据的标准。
`jrtplib`是一个用C++编写的开源库,专门设计用来处理RTP协议,它提供了丰富的功能来简化开发过程。
在这个场景中,我们将深入探讨如何基于`jrtplib`库接收RTP数据,重组这些数据,并最终还原RTP上的音视频流。
RTP通常与RTCP(实时传输控制协议)一起使用,以确保数据的可靠传输和质量反馈。
`jrtplib`库提供了一个完整的框架,包括RTP和RTCP的实现,使得开发者能够轻松地创建发送和接收RTP数据的应用。
接收RTP数据时,你需要创建一个`RTPSession`对象,这是`jrtplib`的核心类。
通过设置必要的参数,如端口号、IP地址等,你可以初始化这个会话。
然后,你需要注册一个RTP接收者,这通常是通过实现`RTPReceiver`接口并将其传递给`RTPSession`来完成的。
接收者将处理到来的RTP包,并可能需要进行一些解码工作。
RTP数据包通常是乱序到达的,因为它们通过网络传输时可能会经历不同的路由。
因此,重组RTP数据是至关重要的。
`jrtplib`库提供了RTP包序列号和时间戳,帮助你正确地排序和重组这些包。
你需要跟踪每个媒体流的序列号,以便按顺序组装帧。
对于H264视频,还需要处理NAL单元,可能需要重组NAL单元头和FU指示器。
对于AAC音频,需要处理ADTS头或AAC帧。
对于H264编码的视频,RTP包可能包含SPS(序列参数集)、PPS(图片参数集)和IDR(即时解码刷新)帧,以及编码的I/P/B帧。
这些都需要按照正确的顺序重组,以重构完整的视频流。
`jrtplib`提供了方法来检测和提取这些特殊类型的包,以便正确解析和存储。
对于AAC音频,RTP包通常包含编码后的AAC帧,可能以ADTS头的形式出现。
ADTS头包含了帧的长度和类型信息,你需要解析这些头来正确解码音频数据。
在成功重组RTP数据后,下一步是将音视频数据解码为原始格式。
对于H264,你可以使用像FFmpeg这样的库进行解码。
对于AAC,也有类似的解码器可用。
解码后的数据可以送入播放器,以便用户听到声音或看到画面。
总结来说,使用`jrtplib`库接受RTP数据并还原音视频流涉及以下几个关键步骤:1.初始化`RTPSession`,设置参数并注册接收者。
2.使用库提供的功能重组乱序的RTP包。
3.解析H264的NAL单元和AAC的ADTS头。
4.重组SPS、PPS、IDR帧和编码帧,对H264视频进行解码。
5.解码AAC音频帧。
6.将解码后的音视频数据送入播放器进行播放。
在实际项目中,还需要处理错误,例如丢失的包、网络中断等,并且可能需要考虑与其他协议(如SDP)的集成,以获取媒体描述信息。
`jrtplib`虽然不包含实际项目应用,但它提供了一套强大且灵活的工具,可以帮助开发者构建高效可靠的RTP应用程序。
2025/10/21 17:12:07 1.68MB jrtplib ,rtp,h264 ,aac
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噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法强噪声环境下语音信号端点检测方法研究带噪语音端点检测方法的研究基于倒谱特征的带噪语音端点检测语音信号端点检测算法研究
2025/10/21 14:23:22 7.77MB 端点检测 语音处理
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这个工具可以对连续的图片集或者一个视频进行半自动化标注,可以用来标注目标检测和多目标跟踪需要的数据,所谓半自动化,是针对多目标跟踪数据集的标注来说的,就是不用每一帧都重新标目标,且能通过内置的多目标跟踪算法自动预测出下一帧的目标位置并与上一帧的目标编号一一对应,只需手动对自动预测的框做微调即可,非常快捷,亲测一小时标注500-1000张完全没问题。
2025/10/21 8:04:22 16.25MB 深度学习 多目标跟踪 标注工具
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就是好不容易调通实现的代码还能实时检测人脸的情绪性别年龄,用keras实现的
2025/10/21 1:28:16 185.54MB 人脸识别
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡