国外开源的轻量级的前端流媒体播放器videojs，对于html5支持非常棒，对于移动端设备支持也是所有播放器中最好的
2024/3/21 9:43:29
4.99MB
参考开源http://www.jonllen.com/upload/jonllen/case/jsrsasign-master/sample-sm2_crypt.html代码为基础，修正其中椭圆点未校验导致生成加密异常的问题，修正字符串转byte前后不统一导致部分加密结果无法与java端正常解密的问题
2024/3/20 22:11:34
78KB
主要叙述了新电信号的发展史以及涉及的基于数字滤波器及形态学滤波器对心电信号的去噪与识别本文主要设计了新的滤波器来对心电信号去噪
2024/3/19 10:49:22
285KB
解决java中echarts关系图中如何引用dataTool:UncaughtTypeError:Cannotreadproperty'gexf'ofundefined
2024/3/19 10:17:32
4KB
在index.html的body中加入如下代码，jwplayer.js放在html文件夹下：插入[removed][removed][removed]jwplayer('my-video').setup({#其它的参数上网查询file:'jay.flv',#注意播放需要使用flashplayer，电脑版本chrome与fallback:'false',#edge都可不用flash，但firefox需要,安卓4.1上width:512,#已经不使用flash了，iOS也不用，故使用手机浏览器播放不height:383,#了。
screencolor:'#ff0'});[removed]
screencolor:'#ff0'});[removed]
2024/3/18 11:37:52
271KB
DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
2.04MB