java-he
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lliiqiang：
请求单线程资源只能等待结果.
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feng2qin：
期待你的精彩回到。QQ:864479410
Applet 与JS通信 -
feng2qin：
我想问一句;哥们儿，applet程序中调用js，你真的成功了嘛 ...
Applet 与JS通信 -
lyaixsp：
...
ExtJS 入门学习之 window与panel篇 -
longzijian：
不知道 java-he 现在找到数组的这种特性 的原因在那里
和网友关于javascript数组的讨论
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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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DeepSeek+DeepResearch——让科研像聊天一样简单 （1）DeepSeek如何做数据分析？ （2）DeepSeek如何分析文件内容？ （3）DeepSeek如何进行数据挖掘？ （4）DeepSeek如何进行科学研究？ （5）DeepSeek如何写综述？ （6）DeepSeek如何进行数据可视化？ （7）DeepSeek如何写作润色？ （8）DeepSeek如何中英文互译？ （9）DeepSeek如何做降重？ （10）DeepSeek论文参考文献指令 （11）DeepSeek基础知识。
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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。