相关推荐
-
groovy 2.5.4_Groovy-Eclipse版本2.0.0已发布
Groovy已经宣布了Groovy-Eclipse v.2.0.0插件的最终版本。 2.0.0版在Eclipse集成设计环境(IDE)中提供了Groovy支持。 新功能包括对@Grab源文件依赖性的识别,以及对接口引擎的改进,例如 支持对super的导航,以及此...
-
groovy 2.5.4_Groovy 1.7.7和1.8-beta-4发布
同时,Groovy 1.8-beta-4是最终的Beta版,之前该团队着手开发即将发布的Groovy主要版本的候选版本。 它具有对JSON的内置支持,一个JSON slurper和一个JSON解析器,并且在原始整数计算方面正在进行性能改进。 集成...
-
Python爬虫开发学习全教程第二版,爆肝十万字【建议收藏】
上次整理的爬虫教程反响不错,但是还是有小伙伴表示不够细致,今天带了升级版,全文很长,建议先收藏下来。 一、爬虫基础 爬虫概述 知识点: 了解 爬虫的概念 了解 爬虫的作用 了解 爬虫的分类 ...
-
python类的mod_Mod_python 3.2.8中文手册
第一章 简介1.1性能使用mod_python的主要优势在于比传统CGI更高的性能。一个测试,使用在Pentium 1.2GHz的机器上运行Red Hat Linux 7.3。使用4种类型的脚本,基于标准的CGI导入模块(以典型的Python CGI脚本开始),...
-
groovy 2.5.4_Groovy 1.5的新功能
groovy 2.5.4 Groovy是JVM的类似于Java的动态语言,随着时间的流逝,它就像好酒一样成熟。 在2007年1月成功发布Groovy 1.0之后,带有1.5标签的下一个主要里程碑已经上架。 随之而来的是我们将在本文中研究的几个有趣...
-
groovy 2.5.4_Groovy 2.0的新功能是什么?
groovy 2.5.4 新发布的Groovy 2.0通过静态类型检查和静态编译为该语言带来了关键的静态功能,采用了与JDK 7相关的改进,以及Project Coin语法增强功能和对新的“调用动态” JVM指令的支持,并且比以前更加模块化 。...
-
groovy 2.5.4_Groovy 2.0终于来了–专访项目负责人Guillaume Laforge
如今,流行的动态语言Groovy终于发布了2.0版 ,这标志着其发展的重大变化。 此里程碑式里程碑的新功能包括静态类型检查器,它可使编译器告诉您代码的正确性,静态编译和新的模块化方法。 在Project Coin和...
-
Python数据分析案例-利用多元线性回归与随机森林回归算法预测笔记本新品价格
本文利用Python使用多元线性回归与随机森林算法预测笔记本新品的发售价
-
国密算法 SM9 公钥加密 数字签名 密钥交换 基于身份的密码算法(IBC)完整高效的开源python代码
不像SM2、SM3、SM4、ZUC对着国标或教材的算法描述就能实现,SM9涉及的数学基础要厚实得多,把图书馆里椭圆曲线的书都借遍了,...虽然和代码①实现的结果不一样,但手头也只有这一个Python的原生实现,但还是比较一下。
-
Python(17)——Django框架入门-项目创建与认识子应用
2.5.1 创建管理员用户 2.5.2 管理界面本地化 2.5.3 自定义模型加入后台管理 2.5.4 自定义管理页面 3、Django快速入门: 前台管理 3.1 第一步: URLconf 路由管理 3.2 第二步: 视图函数处理业务逻辑 3.3 第三步: 模板...
-
为什么用Python开发桌面应用程序
为什么用Python开发桌面应用程序 为什么用Python开发桌面应用程序 1)wxWidgets是一个比MFC优雅的库,TortoiseCVS用wxWidges而不用MFC,就是因为wxWidgets好用,而不是为了可以移植。 2)Python的面向...
-
mod_python官方手册翻译-全文
mod_python官方手册翻译-全文 第一章简介 1.1性能 使用mod_python的主要优势在于比传统CGI更高的性能。一个测试,使用在Pentium 1.2GHz的机器上运行Red Hat Linux 7.3。使用4种类型的脚本,基于标准的CGI...
-
JAVA8之后的版本履历
1.1 Java 的发布周期 1.2 OpenJDK VS Oracle JDK 1.3 Android 和 JDK 1.4 JVM 和 TCK 1.5 Harmony 和 OpenJDK 1.6 Oracle 和 Google 关于 JDK 纠纷 二、JAVA版本发布 2.1 JAVA8 2.1.1Lambda 和 函数式接口 ...
-
25本《Python+TensorFlow机器学习实战》免费包邮到家!
紧跟技术趋势 《Python+TensorFlow机器学习实战》针对目前发布的TensorFlow的常用版本1.3进行讲解,并涉及1.6版本的变化,摒弃了以前版本中不再使用的功能,以适应技术的发展趋势。 4. 举一反三 《Python+...
-
python学习——初次接触(python,wxpython,Boa,py2exe)
于是乎,python-2.5.4.msi,wxPython2.8-win32-unicode-2.8.10.1-py25.exe,py2exe-0.6.9.win32-py2.5.exe全部down了下来,并且把之前的版本都替换了。 再次试用py2exe打包,终于成功的获得了一个App1.exe和一堆...
-
多类道路车辆目标检测数据集.zip
数据集介绍:多类道路车辆目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类道路车辆目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,325张图片 - 验证集:355张图片 - 测试集:184张图片 总计:7,864张道路场景图片 分类类别: - Bus(公交车):城市道路与高速场景中的大型公共交通工具 - Cars(小型汽车):涵盖轿车、SUV等常见乘用车型 - Motorbike(摩托车):两轮机动车辆,含不同骑行姿态样本 - Truck(卡车):包含中型货运车辆与重型运输卡车 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标的边界框与类别标签,适配主流目标检测框架。 数据特性: 覆盖多种光照条件与道路场景,包含车辆密集分布与复杂背景样本。 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 用于训练车辆识别模块,提升自动驾驶系统对道路参与者的实时检测与分类能力。 交通流量监控分析: 支持构建智能交通管理系统,实现道路车辆类型统计与密度分析。 智慧城市应用: 集成至城市级交通管理平台,优化信号灯控制与道路资源分配。 学术研究领域: 为计算机视觉算法研究提供标准化评测基准,支持多目标检测模型优化。 三、数据集优势 高场景覆盖率: 包含城市道路、高速公路等多种驾驶环境,覆盖车辆静止、行驶、遮挡等现实场景。 精细化标注体系: 采用YOLO标准格式标注,每张图片均经过双重质检,确保边界框与类别标签的精准对应。 类别平衡设计: 四类车辆样本量经科学配比,避免模型训练时的类别偏向问题。 工程适配性强: 可直接应用于YOLO系列模型训练,支持快速迁移至车载计算平台部署。 现实应用价值: 专注自动驾驶核心检测需求,为车辆感知模块开发提供高质量数据支撑。
-
电镀车间智能化生产线:基于485与TCP双通道通信的绝对定位控制系统
内容概要:本文详细介绍了电镀车间智能化生产线的设计与实现,重点在于五台双钩行车与一台三爪机械手的协调运作。系统采用485总线和TCP/IP双通道通信架构,结合Modbus-RTU协议确保底层设备间的稳定通信,而上位机则通过TCP/IP协议实现多屏数据同步。绝对定位系统使设备重启后无需回零,直接恢复作业。文中展示了Python、STL、JavaScript等多种编程语言的应用实例,涵盖通信中间件、状态机管理和HMI界面开发等方面。此外,还讨论了通信延迟、接地问题等实际调试过程中遇到的技术挑战及其解决方案。 适合人群:从事工业自动化、智能制造领域的工程师和技术人员,尤其是对通信协议、运动控制和人机交互感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解工业自动化生产线设计原理的专业人士。主要目标是掌握485/TCP混合通信架构、绝对定位技术和多屏协同控制的实际应用方法。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括大量实用代码示例,帮助读者更好地理解和实践相关技术。同时强调了硬件配置的重要性,如终端电阻匹配和接地处理等细节对于系统稳定性的影响。
-
《DeepSeek+Mermaid:轻松实现可视化图表自动化生成》,DeepSeek与Mermaid结合实现自动化图表生成
内容概要:本文介绍了DeepSeek与Mermaid结合实现可视化图表自动化生成的技术及其应用场景。DeepSeek是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的大语言模型,具有强大的自然语言处理能力,能理解复杂的自然语言指令并生成对应的Mermaid代码。Mermaid是一款基于文本的开源图表绘制工具,能够将简洁的文本描述转化为精美的流程图、序列图、甘特图等。两者结合,通过DeepSeek将自然语言转化为Mermaid代码,再由Mermaid将代码渲染成直观的图表,极大提高了图表制作的效率和准确性。文章详细描述了DeepSeek的发展历程、技术架构及应用场景,Mermaid的基础语法和图表类型,并通过一个电商平台开发项目的实战演练展示了二者结合的具体应用过程。 适合人群:具备一定编程基础和技术理解能力的研发人员、项目经理、数据分析师等。 使用场景及目标:①需求分析阶段,快速生成业务流程图和功能关系图;②设计阶段,生成系统架构图和数据库设计图;③实现阶段,辅助代码编写,提高编码效率;④验证阶段,生成测试用例和测试报告图表,直观展示测试结果。 阅读建议:在学习和使用DeepSeek与Mermaid的过程中,建议读者结合具体项目需求,多实践生成图表和代码,熟悉两者的交互方式和使用技巧,充分利用官方文档和社区资源解决遇到的问题,逐步提高图表绘制和代码编写的准确性和效率。
-
基于MPC模型预测控制的车辆轨迹跟踪仿真:四轮侧偏角软约束的影响分析
内容概要:本文详细探讨了基于MPC(模型预测控制)的车辆轨迹跟踪控制方法,特别是在加入四轮侧偏角软约束前后的效果对比。文章首先介绍了MPC的基本原理及其在车辆控制中的应用背景,然后展示了不加侧偏角约束时MPC控制的表现,如车辆在高速过弯时出现的不稳定行为,包括侧偏角过大导致的轮胎非线性特性显现,以及由此引发的轨迹跟踪误差增大等问题。接着,文章深入分析了加入侧偏角软约束后的改进措施,包括优化目标函数、引入惩罚项等,使得控制器能够在保持较高跟踪精度的同时,有效避免轮胎进入非线性区,从而提高车辆的稳定性和安全性。最后,通过联合仿真(Simulink + CarSim)验证了加入侧偏角软约束的有效性,提供了详细的仿真数据和图表支持。 适合人群:从事自动驾驶、车辆工程、控制系统设计的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解MPC在车辆轨迹跟踪控制中的应用,尤其是关注车辆稳定性和轮胎特性的研究人员。目标是通过实例分析,展示如何通过合理的约束设计提升MPC控制性能。 其他说明:文中提供的仿真数据和代码有助于进一步理解和复现实验结果,建议结合相关文献进行深入学习。
8 楼 henrya2 2009-01-20 13:40
几乎所有流行软件,开发库和Web开发框架都是基于这个版本的。
7 楼 mathgl 2009-01-10 11:48
哈哈
6 楼 奎木狼 2008-12-25 15:00
5 楼 withyou 2008-12-25 10:46
不是3.0了么
2.x版本同时更新
4 楼 laiseeme 2008-12-25 10:41
3 楼 racnow 2008-12-24 18:01
2 楼 briskr 2008-12-24 11:17
1 楼 rockjava 2008-12-24 10:49