Asp.Net基于Ajax的无刷新聊天室,可以带来以下两点好处：·页面实时更新，无需完全刷新页面；
·聊天内容更新时，只需要读取最新的聊天信息，做到“按需取数据”。
本项目将会实现以个基于Ajax的无刷新聊天室，其功能比较完善，主要特点如下：·采用数据库记录在线用户及聊天信息；
·登录与注册融合，新用户无需专门注册，只要初次登录时所使用的用户名没有被别人注册可自动注册·方便地选取聊天对象，无需从下拉菜单中选择用户，只要用鼠标单击即可选定聊天对象·聊天内容，文字颜色由聊天者根据喜好自选，表情自选；
·屏蔽HTML标记功能，私聊内容仅私聊双方可见；
·聊天内容和在线用户列表实时更新，无需刷新页面；
·在聊天内容过多时，可手动清除聊天内容；
本项目开发环境：MicrosoftVisualStudio2005+SQLServer2005+IIS5.0+IE7.0数据库名：chatroom，然后执行ChatRoom.sql脚本文件，连接数据库参数在Web.config中修改；
本地是可以直接运行看效果的!!!
·聊天内容更新时，只需要读取最新的聊天信息，做到“按需取数据”。
本项目将会实现以个基于Ajax的无刷新聊天室，其功能比较完善，主要特点如下：·采用数据库记录在线用户及聊天信息；
·登录与注册融合，新用户无需专门注册，只要初次登录时所使用的用户名没有被别人注册可自动注册·方便地选取聊天对象，无需从下拉菜单中选择用户，只要用鼠标单击即可选定聊天对象·聊天内容，文字颜色由聊天者根据喜好自选，表情自选；
·屏蔽HTML标记功能，私聊内容仅私聊双方可见；
·聊天内容和在线用户列表实时更新，无需刷新页面；
·在聊天内容过多时，可手动清除聊天内容；
本项目开发环境：MicrosoftVisualStudio2005+SQLServer2005+IIS5.0+IE7.0数据库名：chatroom，然后执行ChatRoom.sql脚本文件，连接数据库参数在Web.config中修改；
本地是可以直接运行看效果的!!!
2020/8/17 20:11:27
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近年来,随着区块链、物联网、大数据、自动化等新兴科技的发展，物流供应链行业正拥抱新兴科技实现产业升级与变革，其中物联网、大数据、自动化等技术已逐步成为行业发展的标配，而区块链技术则正在成为未来物流与供应链产业发展不可或缺的技术。
先进技术和现代物流与供应链模式的融合，将助力我们的物流供应链行业朝着更高效、更协同的方向发展。
先进技术和现代物流与供应链模式的融合，将助力我们的物流供应链行业朝着更高效、更协同的方向发展。
2016/3/27 9:11:58
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人工智人-家居设计-基于Shearlet和智能优化算法的图像融合方法研讨.pdf
2020/10/5 3:45:02
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针对矿井灾祸事故后的人员疏散和实施救援等问题,建立矿井巷道网络模型,给出一种在三维空间中进行搜索的启发式函数设计思路。
根据该思路进行数据结构设计,以改进A*算法,并利用模糊逻辑的数据融合技术得到巷道的综合权值,将综合权值与改进的A*算法相结合,完成对矿井灾祸应急救援最短时间的路径求取,加快了系统运算速度,提高了救援效率。
根据该思路进行数据结构设计,以改进A*算法,并利用模糊逻辑的数据融合技术得到巷道的综合权值,将综合权值与改进的A*算法相结合,完成对矿井灾祸应急救援最短时间的路径求取,加快了系统运算速度,提高了救援效率。
2018/6/10 20:23:58
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提出了一种基于非局部均值(NLM)滤波的相关激光雷达距离像去噪方法，结合滤波后的强度像和原始距离像、背景抑制(B-S)后的中值滤波和NLM滤波等图像融合方法，实现B-S和距离反常抑制。
对不同载噪比的相关激光雷达多目标仿真图像进行了去噪处理。
比较了Lee滤波等方法处理结果。
实验结果表明，采用该方法，能够满足距离像背景噪声抑制、目标上距离值正常和边缘保持三方面要求。
对不同载噪比的相关激光雷达多目标仿真图像进行了去噪处理。
比较了Lee滤波等方法处理结果。
实验结果表明，采用该方法，能够满足距离像背景噪声抑制、目标上距离值正常和边缘保持三方面要求。
2017/7/2 2:34:44
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在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。
锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。
已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。
对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤；
b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法；
c）利用HFI完成增强过程。
但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。
提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。
设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法；
2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略；
3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。
该算法的功能优于其他许多类似的增强算法。
可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。
锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。
已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。
对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤；
b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法；
c）利用HFI完成增强过程。
但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。
提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。
设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法；
2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略；
3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。
该算法的功能优于其他许多类似的增强算法。
可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。
2020/11/11 15:23:08
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本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.
2019/7/10 3:36:03
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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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