• 捕鱼java源码-fishing-guide:建议钓鱼选项、详细策略并将在线钓鱼报告汇总到mongo数据库中

    捕鱼java源码钓鱼指南 成功的渔民会逐季、逐点、逐鱼地记录他们在做什么以及他们在哪里做的日志。 除了传入的信息之外,还有经验丰富的渔民积累的大量鱼类、地点、合法性、钓鱼装备、策略和触发器。 捕鱼报告是可用的,但它们可以在该渔业的网站上获得,并且不会在任何地方聚合或存储在任何地方,这使得访问所有不同的网站都很烦人。 该项目旨在整合该信息并提供简单的公开方式,并最终根据日期、捕鱼报告和当地触发因素提出选择建议。 我想在我醒来钓鱼痒时回答这个问题:今天我可以去钓鱼吗? 从技术角度来看,我希望在 Python 中站稳脚跟,并更多地接触 Mongo DB、API 和端到端 Web 开发。 截至 12/18:-> 通过持久性服务将 json 数据写入 mongoDb。 -> 从其余 API 获取鱼类资料和捕鱼选项 -> 映射两个捕鱼报告提要以覆盖约 10 个位置 -> 按源将捕鱼报告保存到数据库,没有重复 -> java 背景显示为代码不是很 Pythonic。 ..鸭子打字+请求宽恕而不是许可

    2021-06-06
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  • 毕业设计个人博客系统源码-Face-Recognition-Class-Attendance-System:基于人脸识别的课堂考勤系统v2.0

    毕业设计 个人博客系统源码 Class Attendance System based on Face Recognition 基于人脸识别的课堂考勤系统 Contributor : datamonday Github Repo : Initial Blog : Project Post : 2019.04.14 Last Update : 2021.05.26 Update: 2021.05.28 完善本地人脸和数据库ID核验功能; 完善随机答题点名功能; Update: 2021.05.24-27 又到毕业季,终于有时间集中进行处理,为了让该项目更容易上手且更鲁棒,主要做了如下更新: 对项目进行了重构,使得风格更gayhuber;(!正在进行中) 将所有开放的接口汇总到一个模块 GlobalVar.py ,其他文件和目录无需修改,方便修改二次开发; 重新设计了主界面和信息采集界面(有些功能正在开发); 主界面设定考勤时间,方便调试; 添加了自动采集人脸图像功能; 考勤涉及大量的时间序列操作,因此使用了Pandas和Datetime模块进行处理; 增加了环境配置文件requireme

    2021-06-06
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  • 百度地图毕业设计源码-spider_source:爬虫基础资料

    百度地图毕业设计源码 spider_source 爬虫基础资料 描述下scrapy框架运行的机制? 答:从start_urls里获取第一批url并发送请求,请求由引擎交给调度器入请求队列,获取完毕后,调度器将请求队列里的请求交给下载器去获取请求对应的响应资源,并将响应交给自己编写的解析方法做提取处理:1. 如果提取出需要的数据,则交给管道文件处理;2. 如果提取出url,则继续执行之前的步骤(发送url请求,并由引擎将请求交给调度器入队列...),直到请求队列里没有请求,程序结束。 scrapy和scrapy-redis有什么区别?为什么选择redis数据库? 答: scrapy是一个Python爬虫框架,爬取效率极高,具有高度定制性,但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架之上的组件,可以让scrapy支持分布式策略,Slaver端共享Master端redis数据库里的item队列、请求队列和请求指纹集合。 为什么选择redis数据库,因为redis支持主从同步,而且数据都是缓存在内存中的,所以基于redis的分布式爬虫,对请求和数

    2021-06-06
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  • Makefile like script:有条件地编译所有“./util/*.cpp”MEX文件-matlab开发

    这个脚本是一个简单的例子,说明如何在 Matlab 中获得类似 Makefile 的功能。 这将被视为根据您的需求量身定制的示例。 就我而言,我想在我的工具箱的 ./util 文件夹中编译所有 C++ MEX 文件。 反馈表示赞赏。

    2021-06-01
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  • signalwidth.m:查找数据向量或矩阵的信号宽度-matlab开发

    估计数据输入的信号宽度,使用定义: rho = cumtrapz(t,x.^2)/trapz(t,x.^2) 积分限制来自 mean(t)-w/2 和 mean(t)+w/2; w 定义为信号宽度,并给出信号的 rho % 出现的时间捕获。 它是信号定位的非正式度量。 在大多数应用中,Rho 约为 90%。

    2021-06-01
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  • Smartspice 二进制格式 RAW 文件阅读器:读取 Smartspice RAW 二进制格式文件。-matlab开发

    [data, plot_title] = ssbin2mlab(filename, desired_variable) 读取二进制 Smartspice RAW 文件“文件名”并使用文件自己的变量索引格式从“desired_variable”中提取感兴趣的变量,并将列中的数据放入变量中'data' 并将标题返回到 'plot_title'。 如果需要所有变量,则可以省略输入参数“desired_variable”。 如果 'desired_variable' 设置为 [](空矩阵),则该函数将仅返回该文件中所有变量的索引,并且不会读取任何数据。 西蒙·丹普斯,7 月 9 日。

    2021-06-01
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  • Gaussian Surprise and Running Windowed Mean / Variance:计算数据的高斯/伽玛惊喜/显着性及其窗口均值/方差-matlab开发

    此代码计算(窗口化!)运行均值和方差以及每个新添加元素的(窗口化)高斯惊喜。 此外, 可以计算单变量 Gamma 惊喜。 该代码带有两个关于声学显着性/惊喜的示例,使用(合成)啁啾信号和现实世界的会议室录音。 请参阅 [1] 了解详细信息和高斯窗口化的应用惊喜。 有关单变量 Gamma 模型的详细信息,请参见 [2]。 真好如果您使用提供的代码,请引用 [1] 和/或 [2]。 [1] B. Schauerte、B. Kuehn、K. Kroschel、R. Stiefelhagen,“多式联运用于基于对象的场景分析的基于显着性的注意力”,在 Proc. 国际。 会议。 智能机器人和系统 (IROS),2011 年。 [2] B. Schauerte、R. Stiefelhagen,“哇!”突出的贝叶斯惊喜声学事件检测”。在 Proc. 38th Int. Conf. Acous

    2021-06-01
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  • Edinburgh Handedness Inventory Data Collection Form:GUI 表单,用于收集对 Edinburgh Handedness Inventory (Oldfield, 1971) 的响应。-matlab开发

    EHICollect.m 用于收集对 Oldfield (1971) 出版的 Edinburgh Handedness Inventory 的React并对其评分。 每个参与者都会根据他或她对清单项目的React得到一个惯用手的分数。 此外,可以向个人提供有关他/她的分数 (EHIFeedback.m),个人的回答可以存储在一个文件中以备以后制表 (EHISave.m)。 提供了一个简短的演示脚本 (EHIDemo.m)。

    2021-06-01
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  • rtaormina/MATLAB_Ex​traTrees:极端随机树(Extra-Trees)的MATLAB实现-matlab开发

    MATLAB_ExtraTrees 包是 Geurts 等人提出的极端随机树(Extra-Trees)的 MATLAB 实现。 (2006)。

    2021-06-01
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  • Windows NT架构内核分析 (2008年)

    简述了Windows操作系统的历史和32位Windows内核的新特性,分析了Microsoft Windows NT/2000/XP平台下内核架构,描述了操作系统内部的层次和运行规则,以及在正常状态下和在发生中断的情况下系统内核的运行流程,并通过一个实例具体地讲解了操作系统中断处理的流程.

    2021-06-01
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