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web页面调用window.print()函数实现打印的功能 -
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非常感谢!
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java获取当前操作系统的信息 -
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整理的不错,
oracle lpad函数
经常需要用到这样的功能,干脆记录下来,以后直接用!
A获取当前时间:
import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; public class GetCurrentTime { /*获得当前时间*/ public static String getCurrentTime(){ Date currentTime = new Date(); SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); String dateString = formatter.format(currentTime); return dateString; } }
B时间比较大小:
import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; public class TimeCompare { /*时间比大小*/ public static int timeCompare(String t1,String t2){ SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Calendar c1=Calendar.getInstance(); Calendar c2=Calendar.getInstance(); try { c1.setTime(formatter.parse(t1)); c2.setTime(formatter.parse(t2)); } catch (ParseException e) { e.printStackTrace(); } int result=c1.compareTo(c2); return result; } }
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实现人脸识别的考勤门禁系统可以分为以下步骤: 1. 采集人脸图像数据集:首先需要采集员工的人脸图像数据集,包括正面、侧面等多个角度的图像。可以使用MATLAB中的图像采集工具或者第三方库进行采集。 2. 预处理人脸图像数据:对采集到的人脸图像数据进行预处理,包括人脸检测、人脸对齐、人脸裁剪等操作。MATLAB提供了相关的图像处理工具箱,可以用于实现这些处理步骤。 3. 特征提取与特征匹配:使用人脸识别算法提取人脸图像的特征,比如使用人脸识别中常用的特征提取算法如Eigenfaces、Fisherfaces或者基于深度学习的算法。然后将员工的人脸数据与数据库中的人脸数据进行匹配,判断是否为注册员工。 4. 考勤记录与门禁控制:如果人脸匹配成功,系统可以记录员工的考勤时间,并且控制门禁系统进行开启。MATLAB可以与外部设备进行通信,实现门禁控制以及考勤记录功能。
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项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用
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1、文件内容:jdepend-demo-2.9.1-10.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/jdepend-demo-2.9.1-10.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊
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内容概要:本文档详细介绍了如何利用 MATLAB 实现鲸鱼优化算法 (WOA) 和长短期记忆网络 (LSTM) 相结合的技术——WOA-LSTM,在数据分类和预测领域的应用。文章首先概述了LSTM在网络训练中超参数依赖的问题以及WOA作为一种新颖的全局优化算法的优势。接着阐述了该项目的研究背景、目的及其重要意义,并深入讨论了项目面临的六大主要挑战,从模型优化到超参数空间管理。文档特别强调WOA-LSTM融合所带来的性能提升、降低计算复杂度的能力及其实现自动化的超参数优化流程。除此之外,文中展示了模型的应用广泛性,覆盖了从金融市场的股票预测到智能制造业的各种实际场景,并提供了具体的模型架构细节和代码实例,以帮助理解模型的工作原理和技术要点。 适合人群:具有一定编程技能的研究人员、工程师和科学家们,尤其是对深度学习技术和机器学习感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:该文档的目标是向用户传授使用MATLAB实现WOA-LSTM进行复杂数据分类和预测的方法论,旨在指导读者理解和掌握如何利用WOA进行超参数寻优,从而改善LSTM网络性能。 其他说明:通过阅读这份文档,使用者不仅能够获得有关WOA-LSTM技术的具体实现方式的知识,而且还可以获取关于项目规划和实际部署过程中的宝贵经验。
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**MATLAB下微电网两阶段鲁棒优化经济调度策略:基于CCG算法与min-max-min结构求解**,MATLAB微电网两阶段鲁棒优化经济调度程序:构建min-max-min结构模型,实现恶劣场景下的低成本调度,灵活调整调度保守性,利用列约束生成算法求解,MATLAB代码:微电网两阶段鲁棒优化经济调度程序 关键词:微网优化调度 两阶段鲁棒 CCG算法 经济调度 参考文档:《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法》 仿真平台:MATLAB YALMIP+CPLEX 优势:代码注释详实,出图效果非常好(具体看图),非目前烂大街版本,请仔细辨识 主要内容:构建了微网两阶段鲁棒调度模型,建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型,可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。 模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制,并引入了不确定性调节参数,可灵活调整调度方案的保守性。 基于列约束生成算法和强对偶理论,可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解,从而得到原问题的最优解。 最终通过仿真分析验证了所建模型和求解算法的有效性,具体内容可自行查