argel_lj
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July01：
最近了解到一款StratoIO打印控件，功能如下：1、Html ...
js网页打印 -
argel_lj：
littlebitty 写道 嘿嘿，虽说的不好却能解决实际问题 ...
myEclipse设断点进不去 -
argel_lj：
尹宇飞 写道？在那了，找不到不好意思，这个我没有找到官方标准的 ...
word转成XML后，各种标签浅析 -
尹宇飞：
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littlebitty：
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myEclipse设断点进不去
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【项目资源】： 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
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# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM（期望最大化）算法，实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征，并利用KMeans进行初步聚类，随后使用EM算法优化聚类结果，最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像，并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法，进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像，并与原始图像进行比较，评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度，量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
HCIP第一次作业：静态路由综合实验
【项目资源】： 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
内容概要：本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程，涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法，并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着，分别定义了四个参数的计算函数，其中位置参数γ通过加权平均值计算，形状参数δ基于局部均值和标准差的比值，尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差，伸缩参数λ依据偏态系数。此外，还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数（PDF），并使用负对数似然函数作为目标函数，采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后，通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群：具有Python编程基础，对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标：①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景；②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目；③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议：由于涉及较多数学公式和编程实现，建议读者在阅读时结合相关数学知识，同时动手实践代码，以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
TSP问题的3种智能优化方法求解（研究生课程《智能优化算法》结课大作业）.zip
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自动发布Java项目（Tomcat）Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案，借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性，可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置，还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包，支持将scss转换为css，借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架，能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包，cacheloader缓存资源，极大提高构建速度开启热更新功能，开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置，便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据，并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS，集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具，用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
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# 基于Arduino的WiFi按钮项目 ## 一、项目简介 本项目是一个基于ESP8266芯片的Arduino项目，主要实现WiFi连接、电压检测、LED灯控制以及向服务器发送POST请求等功能。通过简单的按钮操作，可以实现与服务器通信并获取相关信息，同时能检测电池电压并提示用户。 ## 二、项目的主要特性和功能 1. WiFi连接项目能够自动连接到指定的WiFi网络。 2. 电压检测通过ADC（模数转换器）检测电池电压，并在电压低于阈值时发出警告。 3. LED灯控制通过控制LED灯的亮灭来提示用户不同的状态信息（如连接成功、电压低等）。 4. 服务器通信项目可以向指定的服务器发送POST请求并处理返回的HTTP响应。 ## 三、安装使用步骤 1. 环境准备确保已安装Arduino IDE和ESP8266插件。 2. 下载源码下载项目的源码文件并解压。 3. 打开项目在Arduino IDE中打开解压后的main.cpp文件。