lbm方法模拟圆柱绕流,边界条件采用平衡外推格式,有明显的涡街
2023/10/16 18:02:54 2KB LBM
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jeesite1.2.7开发脚手架纯净版JeeSite提供了常用工具进行封装,包括日志工具、缓存工具、服务器端验证、数据字典、当前组织机构数据(用户、机构、区域)以及其它常用小工具等。
另外还提供一个强大的在线代码生成工具,此工具提供简单的单表、一对多、树结构功能的生成,如果对外观要求不是很高,生成的功能就可以用了。
如果你使用了JeeSite基础框架,就可以很高效的快速开发出,优秀的信息管理系统。
内置功能用户管理:用户是系统操作者,该功能主要完成系统用户配置。
机构管理:配置系统组织机构(公司、部门、小组),树结构展现,可随意调整上下级。
区域管理:系统城市区域模型,如:国家、省市、地市、区县的维护。
菜单管理:配置系统菜单,操作权限,按钮权限标识等。
角色管理:角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。
字典管理:对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护,如:是否、男女、类别、级别等。
操作日志:系统正常操作日志记录和查询;
系统异常信息日志记录和查询。
连接池监视:监视当期系统数据库连接池状态,可进行分析SQL找出系统性能瓶颈。
工作流引擎:实现业务工单流转、在线流程设计器。
2023/10/16 18:41:07 31.68MB SSM 开发脚手架 快速开发平台
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Java实现用模拟退火算法解决旅行商问题,采用文件输入输出流模式,有详细的中文注释。
2023/10/15 23:22:45 9KB Java 人工智能
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TS码流发送,根据TS文件发送TS码流。
作为网络流调试工具。
2023/10/14 21:05:29 44KB TS码流发送
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ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。
最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一。
与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势。
首先,Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求。
Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍,甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。
Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Pyt
2023/10/12 10:12:26 200KB 用ApacheSpark进行大数据处理
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多相流动模拟中常见问题的设置,让你对多相流设置有个清晰的了解
2023/10/10 2:32:17 701KB 多相流动
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Anno-Mage:半自动图像注释工具具有张量流和keras对象检测模型的半自动图像注释工具箱。
安装克隆此存储库。
在存储库中,执行pipinstall-rrequirements.txt。
请注意,由于与tensorflow安装方式不一致,因此此软件包未定义对tensorflow的依赖关系,因为它将尝试安装tensorflow(至少在ArchLinux上会导致错误的安装)。
请确保已根据您的系统要求安装了tensorflow。
另外,请确保已安装Keras2.1.3或更高版本,并且已安装OpenCV3.x。
a)对于模型-下载并将其保存在/snapshots/
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支持高版本谷歌播放rtsp的插件--VXGMediaPlayer。
该插件支持高版本的谷歌浏览器播放rtsp流视频,也不必转码为rtmp再播放,直接将Chromefor的东西添加到谷歌浏览器扩展程序里,重启浏览器就可以正常使用插件,获取播放视频流速度超快。
2023/10/9 4:44:50 7.49MB rtsp chrome vxg
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Java联网双人对战的简单翻牌游戏,具有全屏的gui,awt绘图,IO流,EXPECTION,
2023/10/6 22:47:57 50.09MB Java联网游戏
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工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化。
工业互联网从发展之初,就将数据作为核心要素,将数据驱动的优化闭环作为实现工业互联网赋能价值的关键。
在工业互联网体系架构1.0中,明确提出工业互联网核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能,即通过数据采集交换、集成处理、建模分析、优化决策与反馈控制等实现机器设备、运营管理到商业活动的智能与优化。
工业互联网架构2.0则进一步强调数据闭环的作用,明确了工业互联网基于感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次,以及由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环实现核心功能
2023/10/6 19:21:36 8.82MB 工业智能 人工智能
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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