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推荐一款轻量开源的支付宝组件:https://github.c ...
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太好了,非常有用,谢谢分享~
Java ConcurrentModificationException 异常分析与解决方案 -
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http://www.atool.org/json2javab ...
Java下利用Jackson进行JSON解析和序列化
.IF、.ELSEIF、.ELSE、.ENDIF: 条件伪指令
;可以使用和 C 语言类似的条判断: a == b a != b a > b a >= b a < b a <= b a && b a & b a || b !a ;还可以直接判断几个常用的标志位: CARRY? ;进位标志 OVERFLOW? ;溢出标志 PARITY? ;奇偶标志 SIGN? ;符号标志 ZERO? ;零标志
; Test30_1.asm .386 .model flat, stdcall include windows.inc include kernel32.inc include masm32.inc include debug.inc includelib kernel32.lib includelib masm32.lib includelib debug.lib .code main proc xor eax, eax .if !eax PrintText 'EAX = 0' .endif ; mov eax, 3 .if eax == 3 PrintText 'EAX = 3' .else PrintText 'EAX != 3' .endif ; mov eax, 4 .if eax == 3 PrintText 'EAX = 3' .elseif eax > 3 PrintText 'EAX > 3' .else PrintText 'EAX < 3' .endif ret main endp end main
; Test30_2.asm .386 .model flat, stdcall include windows.inc include kernel32.inc include masm32.inc include debug.inc includelib kernel32.lib includelib masm32.lib includelib debug.lib .code main proc mov eax, 1 mov edx, 0 .if eax && edx PrintText '&&' .endif .if eax || edx PrintText '||' ; .endif .if eax & edx PrintText '&' .endif ret main endp end main
.WHILE、.ENDW: While 循环伪指令:
; Test30_4.asm .386 .model flat, stdcall include windows.inc include kernel32.inc include masm32.inc include debug.inc includelib kernel32.lib includelib masm32.lib includelib debug.lib .code main proc mov eax, 9 .while eax > 0 PrintDec eax dec eax .endw ret main endp end main
.REPEAT、.UNTIL: Repeat 循环伪指令:
; Test30_5.asm .386 .model flat, stdcall include windows.inc include kernel32.inc include masm32.inc include debug.inc includelib kernel32.lib includelib masm32.lib includelib debug.lib .code main proc mov eax, 9 .repeat PrintDec eax dec eax .until eax == 0 ret main endp end main
.While 与 .Repeat 都支持 .Break 和 .Continue
.WHILE 与 .BREAK:
; Test30_6.asm .386 .model flat, stdcall include windows.inc include kernel32.inc include masm32.inc include debug.inc includelib kernel32.lib includelib masm32.lib includelib debug.lib .code main proc mov eax, 9 .while TRUE PrintDec eax dec eax .break .if eax == 5 .endw ret main endp end main
.REPEAT 与 .CONTINUE:
; Test30_7.asm .386 .model flat, stdcall include windows.inc include kernel32.inc include masm32.inc include debug.inc includelib kernel32.lib includelib masm32.lib includelib debug.lib .code main proc mov eax, 0 .repeat inc eax .continue .if eax == 2 PrintDec eax .until eax > 3 ret main endp end main
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一、智慧档案馆的建设背景与必要性 在信息化时代背景下,档案信息化已成为提升档案管理效率、保障档案安全、促进档案资源开发利用的重要途径。随着《档案法》的修订实施,电子档案与传统档案具有了同等法律效力,这为智慧档案馆的建设提供了法律支撑。智慧档案馆通过运用现代信息技术,实现档案的数字化管理、智能化服务,不仅能够有效解决传统档案管理中存在的诸多难题,如档案查找困难、存储空间有限、档案安全难以保障等,还能够进一步提升档案管理的便捷性、高效性和安全性。同时,智慧档案馆的建设也是响应国家信息化发展战略、推动智慧城市建设的重要举措。 二、智慧档案馆的建设方案与特色亮点 智慧档案馆的建设方案涵盖了档案数字化、管理系统建设、信息安全保障等多个方面。其中,档案数字化是基础,通过扫描、录入等方式将传统纸质档案转化为数字档案,便于存储、检索和利用。管理系统建设则是核心,通过构建功能全面、性能强大、系统安全的电子档案系统,实现档案的自动化管理、智能化检索和多样化利用。此外,智慧档案馆还注重信息安全保障,通过采用数据加密、身份认证等技术手段,确保档案数据的安全性和完整性。在特色亮点方面,智慧档案馆不仅提供了全流程的法律保障支持,如电子数据验证服务、公证服务等,还通过运用人工智能、大数据等先进技术,实现了档案的智能分类、智能检索和智能推荐等功能,大大提升了档案管理的智能化水平。 三、智慧档案馆的运维保障与未来展望 智慧档案馆的运维保障是确保其长期稳定运行的关键。在运维保障方面,需要建立健全的管理制度、专业的运维团队和完善的应急预案等,以确保档案数据的安全性和系统的稳定性。同时,还需要定期对系统进行升级和维护,以适应不断变化的业务需求和技术发展。在未来展望方面,随着信息技术的不断进步和应用场景的不断拓展,智慧档案馆将朝着更加智能化、个性化、便捷化的方向发展。例如,通过运用虚拟现实、增强现实等技术手段,实现档案的沉浸式体验;通过构建档案知识图谱,实现档案的智能化分析和挖掘等。这些都将为智慧档案馆的发展注入新的活力和动力,推动档案管理事业迈向更高的水平。
资源说明: 1:csdn平台资源详情页的文档预览若发现'异常',属平台多文档切片混合解析和叠加展示风格,请放心使用。 2:32页图文详解文档(从零开始项目全套环境工具安装搭建调试运行部署,保姆级图文详解),旨在为更多的人甚至零基础的人也能运行、使用和学习。 3:范例参考毕业论文,万字长文,word文档,支持二次编辑。 4:范例参考答辩ppt,pptx格式,支持二次编辑。 5:工具环境、ppt参考模板、相关电子教程、视频教学资源分享。 6:资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行,本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 7:项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通。 内容概要: 本系统基于B/S网络结构,在IDEA中开发。服务端用Java并借ssm框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)搭建后台。用MySQL存储数据,可靠性强。 能学到什么: 使用ssm搭建后台。VUE框架构建前端交互界面、前后端数据交互、MySQL管理数据、从零开始环境搭建、调试、运行、打包、部署流程。
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番茄叶子缺陷图像分类数据集【已标注,约3,000张数据】 数据经过预处理,可以直接作为分类网络输入使用 分类个数【7】:细菌斑点、早疫病、健康、Septoria_spot等【具体查看json文件】 划分了训练集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集,可以运行资源中的show脚本。 图像分类、分割网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 计算机视觉完整项目:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12816068.html
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内容概要:DeepSeek-VL2是一款基于专家混合架构的大型视觉-语言模型,它在图像识别和自然语言处理方面显著改进,采用了动态拼贴编码策略以及多头潜在注意力机制。其优势在于高效的训练和推理性能,尤其擅长高分辨率图片和复杂视觉-文本任务的处理,涵盖光学字符识别、表格解析、图文理解和视觉问答等多个应用场景。文中提到的三种不同规模的变体,参数量分别为1.0亿、2.8亿和4.5亿,均展示了强大的竞争力。研究团队还在GitHub发布了开源代码和预训练模型以供公众下载和进一步研究。此外,文中介绍了模型使用的多种高质量数据集及细致的数据增强方法,并讨论了一些未来的发展方向。 适合人群:计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员,AI系统开发从业者,机器学习爱好者。 使用场景及目标:1.用于高分辨率图像处理;2.提高视觉与文本融合任务的效果;3.支持跨领域(如教育、医学等)的具体应用。 其他说明:本文强调的技术创新点包括但不限于动态分割技术,该技术解决了图像大小变化的问题;还有多层注意力压缩机制提高了推断效率等问题。同时论文指出了当前版本存在的局限性比如对话上下文窗口小、模糊物体识别困难等问题并展望了后续优化路径。
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