http://softwarecommunity.intel.com/isn/downloads/zips/IntelToolsForUPnPTechnology_v2.zip
http://opentools.homeip.net/dev-tools-for-upnp
http://www.samsung.com/global/allshare/pcsw/
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【Intel Tools For UPnP Technology】是一套由Intel公司提供的用于开发和调试UPnP(通用即插即用)和DLNA(数字生活网络联盟)技术的专业工具集。这套工具集是针对那些希望创建智能家庭设备、媒体共享应用或者任何...
软件介绍: 最新版本的IntelToolsForUPnPTechnology,经验证可以在win7,XP,win10系统上使用。...开发upnp和dlna的必备工具,可以在Android及iOS手机端dlna软件中实现发现设备,浏览设备资源,播放,推送等。
1. **设备发现**:确保设备能通过UPnP(通用即插即用)协议被网络中的其他设备发现。 2. **内容浏览**:验证设备是否能正确列出和显示可用的多媒体内容。 3. **传输**:测试内容能否流畅地在设备间传输,包括不同的...
IntelToolsForUPnPTechnology,运行在PC上的DMS和DMR,可以在Android及iOS手机端dlna软件中实现发现设备,浏览设备资源,播放,推送等。
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目录: 第 1 章:Ansible 自动化部署 K8S 集群【内含6个文件】 第 2 章:弹性伸缩【内含4个文件】 第 3 章:Helm 应用包管理器(v3)【内含3个文件】 第 4 章:K8S 集群网络【内含1个文件】 第 5 章:K8S 存储 之 Ceph 分布式存储系统【内含4个文件】 第 6 章:微服务容器化迁移【内含3个文件】 第 7 章:基于 K8S 构建企业 Jenkins CICD 平台(微服务)【内含4个文件】 第 8 章:服务治理 Istio 初探【内含1个文件】 网盘文件永久链接
第一章 绪 论 1 1.1背景及意义 1 1.2国内外研究概况 2 1.3 研究的内容 2 第二章 关键技术的研究 3 2.1 相关技术 3 2.2 Java技术 3 2.3 ECLIPSE 开发环境 4 2.4 Tomcat介绍 4 2.5 Spring Boot框架 5 第三章 系统分析 5 3.1 系统设计目标 6 3.2 系统可行性分析 6 3.3 系统功能分析和描述 7 3.4系统UML用例分析 8 3.4.1管理员用例 9 3.4.2用户用例 9 3.5系统流程分析 10 3.5.1添加信息流程 11 3.5.2操作流程 12 3.5.3删除信息流程 13 第四章 系统设计 14 4.1 系统体系结构 15 4.2 数据库设计原则 16 4.3 数据表 17 第五章 系统实现 18 5.1用户功能模块 18 5.2管理员功能模块 19 5.3美食店功能模块 19 5.4前台首页功能模块 19 第六章 系统测试 20 6.1测试定义及目的 21 6.2性能测试 22 6.3测试模块 23 6.4测试结果 24 总 结 26 致 谢 27 参考文献 28
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网络安全是通过技术手段、管理策略和法律规范,保护网络系统、数据及用户隐私免受未经授权的访问、攻击或泄露,确保网络服务的可用性、数据的完整性和机密性。其核心内容包括: 1. 技术防护:如防火墙、入侵检测系统(IDS)、加密通信、漏洞修复等。 2. 管理措施:包括安全策略制定、访问控制、安全审计、应急响应等。 3. 法律与合规:遵循《网络安全法》《数据安全法》等法规,保障用户隐私与国家安全。 4. 安全意识:提升用户对钓鱼攻击、密码安全等风险的防范能力。 # 适用人群 - 企业/组织:IT运维人员、安全管理员、开发工程师(需保障业务系统安全)。 - 普通用户:需防范个人信息泄露、网络诈骗等风险。 - 政府与公共部门:确保关键基础设施(如电力、金融、通信)的安全运行。 - 教育领域:学生及教师需了解基础安全知识以应对网络威胁。 # 适用场景及目标 1. 企业场景: - 目标:防御黑客攻击、数据泄露、勒索软件等,保障业务连续性。 - 措施:部署网络隔离、多因素认证、定期渗透测试。 2
需要将源码中的key换成正式的key方可使用
幼儿园教师儿童行为观察:困惑与思考
多模态大语言模型(MLLMs)具备视频理解能力,正在迅速发展。为了有效评估其视频理解能力,提出了针对长视频理解的基准测试,如Video-MME和MLVU。然而,这些基准直接使用均匀帧采样进行测试,导致信息大量丢失,影响了评估结果对MLLMs真实能力的准确性。为此,我们提出了一种称为RAG-Adapter的即插即用框架,通过采样与给定问题最相关的帧来减少测试期间的信息损失。此外,我们引入了一种分组监督对比学习(GCL)方法,以进一步通过在我们构建的MMAT数据集上的微调来提高RAG-Adapter的采样效果。最后,我们在各种视频理解基准上测试了多个基线MLLMs,发现RAG-Adapter采样始终优于均匀采样(例如,GPT-4o在Video-MME上的准确率提高了9.3%),为长视频基准提供了一种更准确的测试方法。
在当今数字化浪潮中,园区智慧化建设正成为推动区域经济发展和产业转型升级的关键力量。这份园区智慧化解决方案全面展示了如何通过集成大数据、云计算、物联网(IoT)、人工智能(AI)、地理信息系统(GIS)和建筑信息模型(BIM)等前沿技术,为传统产业园区插上数字的翅膀,打造“数字创新”产业园区。 数字技术赋能,重塑园区生态 传统产业园区往往面临运营效率低下、管理粗放、资源利用率不高等问题。而通过智慧化改造,园区可以实现从“清水房”到“精装房”的华丽蜕变。数字化技术不仅提升了园区的运营管理水平,降低了运营成本,还显著增强了园区的竞争力和吸引力。例如,通过构建园区数字模型(CIM),实现了多规数据融合,形成了园区规划“一张图”,为园区管理提供了直观、高效的可视化工具。此外,智能感知设施的应用,如环境监测、能耗监测等,让园区管理更加精细化、科学化。智慧能源管理系统通过实时监测和智能分析,帮助园区实现低碳绿色发展,而综合安防管控系统则通过AI+视频融合技术,为园区安全保驾护航。更有趣的是,这些技术的应用还让园区服务变得更加个性化和便捷,比如园区移动APP,让企业和员工可以随时随地享受园区服务,从会议室预定到智慧公寓管理,一切尽在“掌”握。 智慧运营中心,打造园区大脑 园区智慧化建设的核心在于构建智慧运营中心,这可以看作是园区的“数字大脑”。通过集成物联网服务平台、大数据分析平台、应用开发赋能平台等核心支撑平台,智慧运营中心实现了对园区内各类数据的实时采集、处理和分析。在这个“大脑”的指挥下,园区管理变得更加高效、协同。比如,建设工程项目智慧监管系统,通过基于二三维GIS底图的统一数字化监管,实现了对园区在建工程项目的进度控制、质量控制和安全控制的全方位监管。可视化招商系统则利用CIM模型,以多种方式为园区对外招商推介提供了数字化、在线化的展示窗口。而产业经济分析系统,则通过挖掘和分析产业数据,为园区产业发展提供了有力的决策支持。智慧运营中心的建设,不仅提升了园区的整体运营水平,还为园区的可持续发展奠定了坚实基础。 产业服务升级,激发创新活力 园区智慧化建设不仅关注基础设施和运营管理的升级,更重视产业服务的创新。通过整合平台资源、园区本地资源和外围资源,打造园区服务资源池,为园区内的企业和个人提供了全面的智慧管理、智慧工作和智慧生活服务。特别是工业互联网平台和工业云服务的建设,为园区内的企业提供了轻量化、智能化的生产服务。这些服务涵盖了车间信息化管理、云制造执行、云智能仓储、设备健康管理等多个方面,有效提升了企业的生产效率和竞争力。此外,通过产业经济分析系统,园区还能够对潜在客户进行挖掘、对经销商进行风控、对产品销量进行预测等,为企业的市场营销提供了有力支持。这些创新的产业服务,不仅激发了园区的创新活力,还为区域经济的转型升级注入了新的动力。总之,园区智慧化建设是一场深刻的变革,它正以前所未有的方式重塑着园区的生态、运营和服务模式,为园区的可持续发展开辟了广阔的前景。
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第一章 绪 论 1 1.1背景及意义 1 1.2国内外研究概况 2 1.3 研究的内容 2 第二章 关键技术的研究 3 2.1 相关技术 3 2.2 Java技术 3 2.3 ECLIPSE 开发环境 4 2.4 Tomcat介绍 4 2.5 Spring Boot框架 5 第三章 系统分析 5 3.1 系统设计目标 6 3.2 系统可行性分析 6 3.3 系统功能分析和描述 7 3.4系统UML用例分析 8 3.4.1管理员用例 9 3.4.2用户用例 9 3.5系统流程分析 10 3.5.1添加信息流程 11 3.5.2操作流程 12 3.5.3删除信息流程 13 第四章 系统设计 14 4.1 系统体系结构 15 4.2 数据库设计原则 16 4.3 数据表 17 第五章 系统实现 18 5.1用户功能模块 18 5.2管理员功能模块 19 5.3美食店功能模块 19 5.4前台首页功能模块 19 第六章 系统测试 20 6.1测试定义及目的 21 6.2性能测试 22 6.3测试模块 23 6.4测试结果 24 总 结 26 致 谢 27 参考文献 28
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多模态大语言模型(MLLMs)具备视频理解能力,正在迅速发展。为了有效评估其视频理解能力,提出了针对长视频理解的基准测试,如Video-MME和MLVU。然而,这些基准直接使用均匀帧采样进行测试,导致信息大量丢失,影响了评估结果对MLLMs真实能力的准确性。为此,我们提出了一种称为RAG-Adapter的即插即用框架,通过采样与给定问题最相关的帧来减少测试期间的信息损失。此外,我们引入了一种分组监督对比学习(GCL)方法,以进一步通过在我们构建的MMAT数据集上的微调来提高RAG-Adapter的采样效果。最后,我们在各种视频理解基准上测试了多个基线MLLMs,发现RAG-Adapter采样始终优于均匀采样(例如,GPT-4o在Video-MME上的准确率提高了9.3%),为长视频基准提供了一种更准确的测试方法。
在当今数字化浪潮中,园区智慧化建设正成为推动区域经济发展和产业转型升级的关键力量。这份园区智慧化解决方案全面展示了如何通过集成大数据、云计算、物联网(IoT)、人工智能(AI)、地理信息系统(GIS)和建筑信息模型(BIM)等前沿技术,为传统产业园区插上数字的翅膀,打造“数字创新”产业园区。 数字技术赋能,重塑园区生态 传统产业园区往往面临运营效率低下、管理粗放、资源利用率不高等问题。而通过智慧化改造,园区可以实现从“清水房”到“精装房”的华丽蜕变。数字化技术不仅提升了园区的运营管理水平,降低了运营成本,还显著增强了园区的竞争力和吸引力。例如,通过构建园区数字模型(CIM),实现了多规数据融合,形成了园区规划“一张图”,为园区管理提供了直观、高效的可视化工具。此外,智能感知设施的应用,如环境监测、能耗监测等,让园区管理更加精细化、科学化。智慧能源管理系统通过实时监测和智能分析,帮助园区实现低碳绿色发展,而综合安防管控系统则通过AI+视频融合技术,为园区安全保驾护航。更有趣的是,这些技术的应用还让园区服务变得更加个性化和便捷,比如园区移动APP,让企业和员工可以随时随地享受园区服务,从会议室预定到智慧公寓管理,一切尽在“掌”握。 智慧运营中心,打造园区大脑 园区智慧化建设的核心在于构建智慧运营中心,这可以看作是园区的“数字大脑”。通过集成物联网服务平台、大数据分析平台、应用开发赋能平台等核心支撑平台,智慧运营中心实现了对园区内各类数据的实时采集、处理和分析。在这个“大脑”的指挥下,园区管理变得更加高效、协同。比如,建设工程项目智慧监管系统,通过基于二三维GIS底图的统一数字化监管,实现了对园区在建工程项目的进度控制、质量控制和安全控制的全方位监管。可视化招商系统则利用CIM模型,以多种方式为园区对外招商推介提供了数字化、在线化的展示窗口。而产业经济分析系统,则通过挖掘和分析产业数据,为园区产业发展提供了有力的决策支持。智慧运营中心的建设,不仅提升了园区的整体运营水平,还为园区的可持续发展奠定了坚实基础。 产业服务升级,激发创新活力 园区智慧化建设不仅关注基础设施和运营管理的升级,更重视产业服务的创新。通过整合平台资源、园区本地资源和外围资源,打造园区服务资源池,为园区内的企业和个人提供了全面的智慧管理、智慧工作和智慧生活服务。特别是工业互联网平台和工业云服务的建设,为园区内的企业提供了轻量化、智能化的生产服务。这些服务涵盖了车间信息化管理、云制造执行、云智能仓储、设备健康管理等多个方面,有效提升了企业的生产效率和竞争力。此外,通过产业经济分析系统,园区还能够对潜在客户进行挖掘、对经销商进行风控、对产品销量进行预测等,为企业的市场营销提供了有力支持。这些创新的产业服务,不仅激发了园区的创新活力,还为区域经济的转型升级注入了新的动力。总之,园区智慧化建设是一场深刻的变革,它正以前所未有的方式重塑着园区的生态、运营和服务模式,为园区的可持续发展开辟了广阔的前景。