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- RUN大小:14MB安装方法:http://t.csdnimg.cn/6GUug安装方法:http://t.csdnimg.cn/6GUug0 1w+浏览会员免费
- android大小:13MBTVbox最强接口6666666TVbox最强接口66666664 3w+浏览免费
- stm32大小:3MBstm32+esp8266+at指令+mqtt协议+接入阿里云程序源码 物联网 阿里云 STM32f103C8t6 //阿里云服务器的登陆配置 #define MQTT_BROKERADDRESS "k075yp83M0U.iot-as-mqtt.cn-shanghai.aliyuncs.com" #define MQTT_CLIENTID "FESA234FBDS24|securemode=3,signmethod=hmacsha1,timestamp=789|" #define MQTT_USARNAME "Smarthome&k075yp83M0U" #define MQTT_PASSWD "791bf061e1e6acd44c6885de9b57559eaa4c627b" #define MQTT_PUBLISH_TOPIC "/sys/k075yp83M0U/Smarthome/thing/event/property/post" //在头文件中添加订阅和发布的话题 #define MQTT_SUBSCRIBE_TOPIC "/sys/k0stm32+esp8266+at指令+mqtt协议+接入阿里云程序源码 物联网 阿里云 STM32f103C8t6 //阿里云服务器的登陆配置 #define MQTT_BROKERADDRESS "k075yp83M0U.iot-as-mqtt.cn-shanghai.aliyuncs.com" #define MQTT_CLIENTID "FESA234FBDS24|securemode=3,signmethod=hmacsha1,timestamp=789|" #define MQTT_USARNAME "Smarthome&k075yp83M0U" #define MQTT_PASSWD "791bf061e1e6acd44c6885de9b57559eaa4c627b" #define MQTT_PUBLISH_TOPIC "/sys/k075yp83M0U/Smarthome/thing/event/property/post" //在头文件中添加订阅和发布的话题 #define MQTT_SUBSCRIBE_TOPIC "/sys/k04 3615浏览会员免费
- 里面是计组的答案,大学生看了都说好5 4478浏览免费
- 软件/插件大小:106MBLabelme是一个开源的图像标注工具,由麻省理工学院(MIT)开发。它是一个在线的JavaScript工具,可以在任何地方使用,无需在电脑中安装大型数据集。此外,Labelme也可以在PyCharm中运行,方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如,可以通过修改相应的.py文件来实现汉化,将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外,Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer,这是一种可以集成到PyCharm中的工具,可以生成.ui文件并转换为.py文件,从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中,可能会遇到一些问题,例如转化为.exe文件时的路径不正确问题,需要根据提示信息修改程序路径;或者图片不能显示的问题,需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说,Labelme是一个强大的图像标注工具,适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releasesLabelme是一个开源的图像标注工具,由麻省理工学院(MIT)开发。它是一个在线的JavaScript工具,可以在任何地方使用,无需在电脑中安装大型数据集。此外,Labelme也可以在PyCharm中运行,方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如,可以通过修改相应的.py文件来实现汉化,将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外,Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer,这是一种可以集成到PyCharm中的工具,可以生成.ui文件并转换为.py文件,从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中,可能会遇到一些问题,例如转化为.exe文件时的路径不正确问题,需要根据提示信息修改程序路径;或者图片不能显示的问题,需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说,Labelme是一个强大的图像标注工具,适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releases1 1681浏览免费
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- 1.前言 1 1.1 课题背景 1 1.2 课题意义 1 1.3 论文结构 2 2.相关技术 3 2.1 Java语言 3 2.2 Spring框架 4 2.3 Vue.js框架 5 2.4 IntelliJ IDEA开发工具 6 2.5 数据库 7 3.可行性与需求分析 9 3.1 系统可行性分析 9 3.2 系统功能需求分析 10 3.3 系统性能需求分析 11 3.5 系统业务流程分析 11 3.6 开发环境与开发工具 12 4.系统设计 13 4.1系统功能结构设计 13 4.1.1 系统总体功能结构 13 4.1.2 用户功能结构 13 4.1.3 管理员功能结构 14 4.2 系统数据库设计 15 4.2.1 数据库E-R图设计 15 4.2.2 数据库表的设计 16 5.系统实现 19 5.1 数据库连接 19 5.2 用户模块实现 20 5.2.1 登录管理模块实现 20 5.2.2 用户信息管理模块实现 22 5.2.3 订单管理模块实现 24 5.2.4 评价管理模块实现 25 5.3 管理员模块实现 27 5.3.1 菜品管理模块实现 27 5.3.2 系统管理模块实现 29 5.3.3 订单管理模块实现 30 6.系统测试 33 6.1系统测试的目的与意义 33 6.2 系统模块测试用例 33 6.2.1 用户登录模块 33 6.2.2 扫码点餐模块 33 6.2.3 购物车模块 34 6.2.4 接单提醒模块 34 6.2.5 菜品新增模块 35 6.2.6 新增菜品类目模块 35 7.结论 36 7.1 系统技术总结 36 7.2 系统功能总结 38 7.3 系统展望 38 致谢 40 参考文献 415 3w+浏览¥ 4.90
- ZIP大小:8MB124版本全平台chrome和chromedriver离线安装包,详细版本号:124.0.6318.0124版本全平台chrome和chromedriver离线安装包,详细版本号:124.0.6318.02 1229浏览免费
- 1、微信小程序登录、注册切换; 2、适用于应用类小程序登录注册需求; 3、节省界面空间,只需要一个界面,切换完成登录和注册功能; 4、界面简单整洁,无需繁杂的逻辑; 5、界面中的发送验证码为示例,如需要更多功能,请根据自身的逻辑需求完成相应的代码功能; 6、从本界面的相关代码中可以使初学者简单的了解界面的布局方式以及颜色搭配; 7、界面中所有的监听均为举例说明,如有问题,请留言; 8、代码若存在不当之处,尽请谅解1 3586浏览免费
- python大小:8KB本人现在在上大一,学校通过python123.io进行作业检测与考试,我通过(包括CSDN在内的)各种平台、各种渠道获得了一些适用于python123平台的代码,在被python反复折磨后,我把我用于交作业的这些代码分享出来,供大家参考。本人现在在上大一,学校通过python123.io进行作业检测与考试,我通过(包括CSDN在内的)各种平台、各种渠道获得了一些适用于python123平台的代码,在被python反复折磨后,我把我用于交作业的这些代码分享出来,供大家参考。3 1w+浏览免费
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- 东南大学大小:4MBUnit 1 Overview的答案可在我的文章中查看。 注意:由于题目和选项的顺序随机,请认真核对题目和选项。Unit 1 Overview的答案可在我的文章中查看。 注意:由于题目和选项的顺序随机,请认真核对题目和选项。5 1w+浏览会员免费
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- .net大小:111MB针对WIN11 不能更新 .NETFRAMEWORK3.5 情况下可以用离线安装包 setup 下一步就可以针对WIN11 不能更新 .NETFRAMEWORK3.5 情况下可以用离线安装包 setup 下一步就可以5 7052浏览会员免费
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- 目标检测大小:294MB本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。4 4968浏览免费
- pytorch大小:27MB这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现5 2312浏览免费
- navicat大小:8MB解压后目录 zh-Hans.lproj 放到Navicat安装目录下的 Resources目录下就可以,这个是我在macos下验证可以使用的,至于win系统能不能用有待验证解压后目录 zh-Hans.lproj 放到Navicat安装目录下的 Resources目录下就可以,这个是我在macos下验证可以使用的,至于win系统能不能用有待验证3 8595浏览会员免费
- arm大小:235MBARM compiler v6.16 32位 适用于keil,只有这个能给keil安装完使用,不然会报错(https://developer.arm.com/documentation/ka004251/latest/),教程详见https://blog.csdn.net/baidu_41704597/article/details/131723098ARM compiler v6.16 32位 适用于keil,只有这个能给keil安装完使用,不然会报错(https://developer.arm.com/documentation/ka004251/latest/),教程详见https://blog.csdn.net/baidu_41704597/article/details/1317230985 1142浏览免费
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