Base64是網絡上最常見的用于傳輸8Bit字節代碼的編碼方式之一，大家可以查看RFC2045～RFC2049，上面有MIME的詳細規范。本程序是c語言版的base64加密解密源碼!
上傳時間： 2014-06-19
上傳用戶：shizhanincc
J2EE Tester 測試器是一款用于測試發布于服務器端（如Weblogic, Websphere）的 EJB組件、Servlet以及 Beans的黑盒/白盒智能化測試工具。它的功能主要有以下三點： 1. 自動生成被測試類的覆蓋度測試報告，生成相應的dmp文件。 2. 自動生成被測試類的出錯報告，記錄拋錯的行數，出錯類型,方法名稱，時間以及該行的代碼。 3. 按照需要在發生錯誤的行產生斷點，讓測試者查看此時各個變量的狀態。
標簽： Websphere Weblogic Servlet Tester
上傳時間： 2017-06-01
上傳用戶：franktu
論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現豬體溫測量自動化有利于實時監測豬的健康狀況、母豬發情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結論總結如下： (1)建立了母豬體表溫度、環境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發現， 9個身體區域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產O．34～0．68)，其中， 基于耳根區域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優，預測集相關系數RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經網絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結構的卷積神經網絡模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經網絡模型的性能，結果表明U-Net．4網絡結構的分割 效果最優，平均區域重合度最高為78．75％。然而，當計算設備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區域關鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉變為主要測溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經網絡架構A．E，得 出架構E最優。且當Dropout概率設置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法，同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。
標簽： 紅外熱成像技術
上傳時間： 2022-02-13
上傳用戶：jiabin
新版本無人機.刷機用借助此實際應用程序，管理無人機的所有區域，例如電動機，GPS，傳感器，陀螺儀，接收器，端口和固件INAV-Chrome 的配置器中的新功能：修復了導致加速度計校準失敗的錯誤支持DJI FPV系統配置輸出選項卡中的怠速節氣門和馬達極現在可以在“混合器”選項卡中選擇“漫遊者”和“船用”平臺。 固件方面的支持仍然有限！閱讀完整的變更日誌 在過去的幾年中，無人駕駛飛機取得了相當大的進步，越來越多的人能夠獲取和使用無人機。 不用說，無人機可以基於特定固件在一組命令上運行。 在這方面， 用於Chrome的INAV-Configurator隨附的工具可幫助您輕鬆配置無人機的各個方面。支持多種硬件配置首先要提到的一件事是，要求Google Chrome瀏覽器能夠訪問INAV-Chrome的配置器功能。 儘管它已集成到Chrome中，但它可以作為獨立應用程序運行，甚至可以脫機使用，而與瀏覽器無關。 您甚至可以從Google Apps菜單為其創建桌面快捷方式。不用說，另一個要求是實際的飛行裝置。 該應用程序支持所有支持INAV的硬件配置，例如Sirius AIR3，SPRacingF3，Vortex，Sparky，DoDo，CC3D / EVO，Flip32 / + / Deluxe，DragonFly32，CJMCU Microquad，Chebuzz F3，STM32F3Discovery，Hermit ，Naze32 Tricopter框架和Skyline32。該窗口非常直觀，並提供各種令人印象深刻的提示和文檔。 在上方的工具欄上，您可以找到連接選項，這些選項可以通過COM端口，手動選擇或無線模式進行。 您也可以選擇自動連接。 連接後，您可以在上方的工具欄中查看設備的功能，並在側面板中輕鬆瀏覽配置選項。管理傳感器，電機，端口和固件本。
標簽： configurator 無人機
上傳時間： 2022-06-09
上傳用戶：
激光雷達是激光技術和雷達技術相結合的產物，其工作原理與傳統雷達基本相同，都是通過雷達發射信號，由接收系統收集從目標返回的信號，并對其進行觀察和處理來發現目標、測量目標的坐標和運動參數等1-7].由于激光雷達發射的激光頻率較微波高幾個數量級，故頻率的量變使得激光雷達技術產生了質的變革.因此，激光雷達在精度、分辨率、抗干擾性和某些特定參數測量能力方面都是普通雷達所無法比擬的.雷達系統的核心部分是三維成像激光雷達信號處理系統，其處理的數據量大、實時性要求高，因此，對信號處理系統的設計要求很高，由于FPGA運算速度快、實時性好，在數字信號處理方面有明顯的優勢，故設計一種基于FPGA和MCU的三維成像激光雷達信號處理系統，具有重要的現實意義.1成像激光雷達原理與系統方案設計激光雷達系統由雷達發射系統、接收系統、控制系統和信號處理系統等部分構成，其原理框圖見圖1.發射系統與接收系統用于發射一定的激光波束并接收目標的反射光信號，同時將光信號轉化為電信號，包括激光器、光電探測器、發射光學系統和接收光學系統幾部分；信號處理系統是將光電探測器接收到的信號進行放大，并從信號中提取有用信息，然后將這種信息轉化為所需要的信號形式，包括前置放大、信號處理和數據采集等部分；處理與顯示系統是整個成像系統的終端部分，其功能是將采集到的數據形成圖像并顯示.
上傳時間： 2022-06-24
上傳用戶：
微光與紅外成像技術
上傳時間： 2013-06-28
上傳用戶：eeworm
深圳晶美光電 數碼管 發光二極管 像素模塊 點陣 樣本
上傳時間： 2013-04-15
上傳用戶：eeworm
德國VAC 超微晶材料磁芯用于共模濾波電感的幾大優異性
上傳時間： 2013-05-31
上傳用戶：eeworm
Pro／E 2.0工程圖 視頻教程 avi版
上傳時間： 2013-07-31
上傳用戶：eeworm
GB-T 2689.2-1981 壽命試驗和加速壽命試驗的圖估計法 (用于威布爾分布)
上傳時間： 2013-07-04
上傳用戶：eeworm
