【delphi】Android系统状态广播消息感知控件及演示程序源代码，详细介绍了Android系统消息广播感知原理。 控件感知功能包括： 1. 感知蓝颜状态变化 2. 感知WiFI状态变化 3. 感知电源状态变化 4. 感知网络状态变化 5. 演示程序包括D10.1和D11两个版本的代码 控件的使用： //1. 创建控件 FReceiver_State := TReceiver_State.Create; //2. 设置需要监听的类别 FReceiver_State.Receivers = [mtBlueToothState,mtWIFIState,mtPowerState]; //3. 设置处理事件 FReceiver_State.OnStateChange := OnStateChange; //处理事件 //4. 打开监听 FReceiver_State.Register_Reveiver(errmsg); //5. 关闭监听 FReceiver_State.UnRegister_Reveiver;

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

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内容索引:VC/C++源码,系统相关,消息机制　　VC++利用消息机制在两个EXE程序间通信，在发送端发送消息，终端可以即时监听并接收到消息，然后给出提示。通过本例大家可了解一些程序间数据交换的相关技巧。

TongLINK/Q是和IBM MQ相近的消息中间件，其最主要的功能是保证消息的一致性，举一个例子，如果一个应用从socket中接收了银行A发来的数据，在处理数据过程中，应用程序崩溃，这时，银行A数据就会丢失，银行业务数据就核对不上，如果采用TongLINK/Q，以事务方式从TongLINK/Q中收消息，同样是应用程序崩溃，这时，TongLINK/Q事务回退，数据就不会丢失，应用程序重启后，可以接着从消息队列取出消息继续处理，如果设置了回退次数，超过一定的次数，消息进入死信队列。这样，不论应用程序写的是否正确，运行情况如何，消息不会丢。 TongLINK/Q保证在应用程序崩溃，进程被杀死（包括TongLINK/Q所有的核进程），IPC资源被误删除，机器重启，断网，网络丢包，内存耗尽，硬盘空间耗尽等各种异常情况下，TongLINK/Q都能保证事务的一致性，保证消息不丢不重复。由于以上特性，对于可靠性要求很高应用程序，底层可采用TongLINK/Q，这样，应用程序开发者就不用再考虑应用程序被杀死或崩溃时丢消息的问题。 TongLINK/Q的其它功能，如消息顺序保证、路由备份，路由选择，集群

(2条消息) scanf返回值被忽略的原因及其解决方法_灶星闪闪的博客-CSDN博客(2).url

hl7-标准 一个简单，轻量级的HL7模块，用于转换，处理或创建HL7消息 描述与功能 HL7-Standard是一个基于JavaScript的库，旨在简化HL7数据的处理。 这个轻量级的库是由医疗技术公司编写并开源的。 HL7-Standard可以用作独立的js脚本模块，也可以放入mirth之类的应用程序中以帮助进行困难的转换。 用法 安装 要通过require('hl7-standard')安装'hl7-standard'在节点中使用，请运行： npm install hl7-standard 支持 我们希望与医疗生态系统中志同道合的个人合作，并分享我们的愿景和目标。 请加入我们的。 API方法 HL7-Standard使用户可以使用JSON快速处理HL7数据。 它包含以下方法： 放 createSegment createSegmentAfter createSegmentB

友盟消息推送java后台模块demo，可以直接集成到项目中，在Demo.java中的main方法中启动推送。

内容索引:Delphi源码,系统相关,进程　　自己用Delphi做的一个共享内存组件，用于进程间共享内存，以及消息传递，最初只是一个单元引用，后来优化代码加入了进程间的消息传递，索性将其做成了组件，以后简单的字符串共享与消息传递就方便多了，另外它能够自定义格式数据共享。也可以建立一个公共的共享内存数据格式文件。

深证通fdep消息传输系统白皮书