Shipyard能让你管理Docker资源,包括containers, images, hosts, 等等,提供统一的管理界面,包括:多主机支持, 容器量衡, 和一个RESTful API. 部署Shipyard.这个貌似很久没人支持了。
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1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手
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程序用到的数据,包括原始点云和拟合平面组成的点云
基于java Swing+applet实现的家庭理财系统(含源码+数据库+答辩PPT)
虚拟机械臂文件part7
数据资产治理平台(中台)原型 数据治理解决方案资料库
本中华传统服饰文化传播系统的设计主要是针对普通用户和管理员。功能如下 普通用户:(用户姓名、用户性别、用户电话) (1)注册登录:用户注册并登录系统,可对个人信息进行增删改查,比如个人资料、头像和密码修改。 (2)通知公告:用户点击可查看网站公告、关于我们、联系方式和网站介绍。 (3)百科文章:用户点击可通过搜索文章标题和文章分类进行查看百科文章列表,同时可进行点赞、收藏和打卡操作,用户打卡后可获得相应的打卡积分。 (4)积分商城:用户点击可查看商品名称、商品类型和商品标签进行查看积分商城列表,同时可进行点赞、收藏、评论、种草和兑换操作。点击“种草”可填写种草信息,包括种草标题和种草内容。 (5)种草社区:用户点击可通过搜索商品名称、商品类型和商品标签进查看种草社区列表,同时可进行点赞、收藏和评论。 (6)个人中心:用户点击头像可查看“个人中心”,包括个人首页、打卡记录、兑换记录、配送信息、种草社区和收藏。 管理员: (1)登录:管理员的账号是在数据列表中直接设置生成的,不需要进行注册,可直接输入账号密码登录,同时可对管理员资料进行增删改查。
■ 本源码运行环境为Vs2017+Qt5.12.4,主要功能模拟设备端,完成注册、注销、心跳等,同时当服务端下发指令播放视频时 设备端实时读取USB摄像头视频并通过OpenCV处理后实时转ps格式后封包rtp进行推送给服务端播放。
数据可视化驾驶舱,包含地图,页面可以直接运行
功能说明: 个人中心、用户管理、问卷管理、调查统计结果管理、任务提交管理、留言板管理、试卷管理、试题管理、管理员管理、系统管理、考试管理等功能模块。 环境说明: 开发语言:java 框架:ssm jdk版本:jdk1.8 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 管理工具:maven 开发工具:idea/eclipse 部署容器:tomcat7+
中英文翻译,需要的同学可以下载学习哈 基本程序:NGAP由基本程序(Eps)组成。基本过程是NG-RAN节点和AMF之间的交互单位。这些基本程序单独定义,旨在用于以灵活的方式构建完整的序列。如果某个Eps的独立性受限制,则在相关的EP描述下进行描述。除非限制条款另有说明,否则Eps可能作为独立程序独立调用,可以并行激活。第2阶段规范(例如TS 38.401 [2],TS 38.410 [3]和TS 38.300 [8])规定了几个NGAP Eps一起使用或与其他接口的Eps一起使用。 The AMF initiates the procedure by sending a PDU SESSION RESOURCE SETUP REQUEST message to the NG-RAN node. AMF通过向NG-RAN节点发送PDU SESSION RESOURCE SETUP REQUEST消息来启动该过程。 PDU SESSION RESOURCE SETUP REQUEST消息应包含NG-RAN节点建立PDU会话相关NG-RAN配置所需的信息,
本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练,这里是适配了数据集的分类文件夹个数,即使增加了分类文件夹,也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条,可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后,会保存log日志,记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py,就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
<项目介绍> - 基于 PHP 简单实现的短链接在线生成工具,简单配置,快速搭建。 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 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、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.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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功能说明: 个人中心、用户管理、问卷管理、调查统计结果管理、任务提交管理、留言板管理、试卷管理、试题管理、管理员管理、系统管理、考试管理等功能模块。 环境说明: 开发语言:java 框架:ssm jdk版本:jdk1.8 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 管理工具:maven 开发工具:idea/eclipse 部署容器:tomcat7+
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本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练,这里是适配了数据集的分类文件夹个数,即使增加了分类文件夹,也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条,可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后,会保存log日志,记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py,就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
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