STM32 F103C8T6学习笔记9:0.96寸单色OLED显示屏—自由取模显示—显示汉字.rar
2024-04-08 10:56:21 4.32MB stm32
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狂神 Docker学习笔记 超详细从开始到进阶到补充
2024-04-02 14:03:44 11.67MB docker 运维
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ROS2官网教程学习笔记理解ROS2参数服务器篇背景准备条件学习内容1. 运行节点2. ros2 param list3. ros2 param get4. ros2 param set5. ros2 param dump6. Load parameter file总结 学习目标:了解如何获得、设置、保存修改参数 背景 参数是节点的配置参数值。你可以认为参数是节点配置的一部分。参数为整数,浮点数,布尔值,字符串和列表。在ROS2中,每个节点都有自己的参数。所有参数都是可动态重新配置的,并且是基于ROS2服务构建的。 准备条件 需要Turtlesim 学习内容 1. 运行节点 和之前一样启动两个
2024-04-01 17:05:47 56KB param
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我把网上的websphere快速入门补充完整,放在一个word文档中,并建立了文档结构视图,这样学习起来比较方便
2024-03-28 00:59:10 660KB websphere 快速入门 学习笔记
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爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
2024-03-23 16:19:45 118KB python 爬虫 数据收集
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python
2024-03-15 16:35:17 141KB python
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资源名称:Cocos2d-x学习笔记——完全掌握JS API与游戏项目开发资源截图: 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。
2024-03-14 23:28:24 127B
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对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释,方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分,这些领域包括:自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中,近年来,YOLO(You Only Look Once)框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出,实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来,YOLO经过了多次迭代,每个版本都在前一版本的基础上进行改进,不断在提高性能,截至本文发稿,YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们,有必要对YOLO的技术演进进行系统了解,熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进(如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等)。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏,更好地选择应用相关的视觉识别技术。
2024-03-12 22:49:47 5.05MB 毕业设计 自动驾驶 ar 网络
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学习笔记:层次分析法(AHP)
2024-03-07 08:56:45 2.15MB 层次分析法 学习笔记
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斯坦福大学机器学习教程中文以及深度学习笔记;方便要深入学习原理的童鞋打印下载
2024-03-02 21:10:33 8.75MB 机器深度学习
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