上传到你的主机空间里，而后解压而后掀开域名域名前面输入/install假如直接展现404就域名前面输入install来举行装置法度圭表标准装置完就可

通用型企业级软件，全面兼容海康、大华、GE、安讯士、松下、索尼、黄河、朗驰、汉邦、雄迈（巨峰)、天视通等品牌的高清IPC、DVR、DVS、嵌入式NVR的异质品牌的兼容接入；
支持高清IPC的ONVIF协议接入（现在基本上大多数IPC都支持Onvif)；
支持多级联网，可向厂家获取配套平安城市高端级别的综合视频管理平台软件；
强劲的高清接入能力:40路1080p高清摄像机,72路720p高清网络摄像机,200路D1网络摄像机,如果你采用I7CPU,那是嵌入式NVR没法比肩的,你只需要购买一台电脑，多装几个硬盘，买几个网络摄像机,不用求人，自已搞定DIY视频监控系统基于.net2.0框架运转32位操作系统

：高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路，其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴味尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获得特定尺度下感兴味的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础

分别编一个客机程序和服务器程序，首先建立客户程序与服务器之间正确的socket连结，然后利用send和recv函数，客户程序将一个较长的文本文件（如几k字节）中的数据发送给服务器。
要求服务器全部正确地接收到所有的数据（一个也不能少），并将其存入一个文件。
注意，先要传文件的大小（简单的方法是服务器知道文件的大小），服务器方生成子进程后要循环地接受数据，直至文件数据全部收到。
在异种机之间测试程序。
比较服务器收到的文件中的数据和客户机原先文件中数据能否完全相同。
文本文件测试完成后，可再用二进制文件测试。
1．编写一个shell程序findit，该程序搜索参数1指定的目录树，查找所有的以.c和.h结尾的文件，如文件行中含有参数2指定的字符串，显示该行和相应的文件名。
如目录参数1缺省，则从当前目录中搜索。
如：./findit/home/student/wangsearchstring搜索以/home/student/wang为根的目录树中的c程序和头文件，查找含有searchstring字符串的行，显示文件名。
./finditsearchstring从当前目录开始搜索。
请用含有shell特殊字符的字符串模式进一步调试该shell程序。
为了便于查找当前目录或登录目录下如wang目录中的执行文件findit，可以在当前Shell中执行: PATH=.:$HOME/wang:$PATH

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8位ALU（quartus2计划&计划报告）由两个4位ALU串联而成含加减与或非与非或非异或共八种功能

基于Python的支持向量机处理异或问题，值得注意的是，标签数据中的-1代表0，具体为什么用-1代表0，看一下支持向量机的理论知识就可以了。

电力信息通信国际标准。
IEC61968标准致力于方便各种分布式系统软件的互应用整合，他对那些需要连接全异的应用程序的企业或机构有很好的支持,这些全异的应用程序可能是已有的或新加入的,而且各自有不同的运行时间环境.因而,IEC61968标准适用于那些弱联系的、数据交换以事件驱动为基础的应用程序的系统,这些应用程序的语言、操作系统、协议和管理工具都可能不尽相同.同时,IEC61968标准对企业数据仓库、数据库网关起到的是补足作用,而不是取代作用.

一种基于行列像素置乱和logistic混沌序列扩散的彩色图像视觉安全算法。
加密部分首先通过对明文图像的像素进行行列置乱，然后对置乱后的图像进行R、G、B分解，之后利用混沌序列扩散对分解得到的三分量进行加密，最初分别嵌入经过离散小波变换的载体图像R、G、B分层中，从而获得视觉安全的载密图像。
解密部分首先对载密图像进行R、G、B分解，然后对R、G、B三分量分别进行离散小波变换，之后从经过离散小波变换的三分量中提取载密三分量，对载密三分量进行异或操作并合成，最初把合成后的图像执行行列像素的反置乱得到明文图像。

本文来自csdn，本文主要通过引见了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。
我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。
随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。
由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。
知识图谱（KnowledgeGraph)以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。
最近，大规模知识图谱库的研

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。