ssm框架整合kafka，自己也是第一次学，故就跟着做了一个简单的例子，请大家多多指教。。。。。。。。。

broadway_stream_example 使用ffmpeg的视频流测试百老汇的简单示例 为什么 在与百老汇一起工作的h264视频流之前，我挣扎了很多天。 不必再花更多的时间做同样的事情，这就是为什么我决定分享自己的测试。 主要困难来自如何生成流并将其提供给Broadway.js。 如何 该示例的输入是PC的网络摄像头。 FFmpeg捕获网络摄像头的流，并将其作为H264流转发到HTTP服务器。 HTTP服务器将他流式传输到一个Web套接字中以馈送百老汇播放器。 它适用于Chrome和Firefox。 server <--http(8080)-- browser and ffmpeg --http(8081)--> relay <--websocket(8082)--> browser + broadway 还有一个没有websocket的版本。 它显然比websocket版本更

四类图像分类器的简单示例，使用小数据集（320 张花卉图像：80 个样本 x 4 个类别）和一个非常简单的 CNN，使用和不使用数据增强。 此示例的主要目标是演示如何使用 MATLAB 功能在图像分类解决方案中进行数据增强：augmentedImageDatastore 和 imageDataAugmenter。 该示例应易于修改并扩展到用户需求。 笔记： - 验证准确度提高——从约 79%（代码中的第 1 部分）到约 83%（第 2 部分）——使用非常简单的 CNN，仅作为数据增强的结果。 - 有趣的是，使用预训练的 AlexNet，验证准确度下降——从 100%（第 3 部分）到约 98%（第 4 部分）——这表明在这种情况下不需要数据增强。

本课件讲述了发那科工业机器人编程应用实例，包括搬运程序的编写、循环指令的应用、位置偏移、位置补偿、坐标系的变换、等

在Delphi下可以使用WinIO读取键盘的端口，以截获键盘内容，示例简单明了，纯硬件底层，可以过QQ等等的伟装。

我编写此代码是为了帮助我进行一些研究，但认为它可能对其他人有用。 除样本外，尚未对任何其他数据进行测试。 我从这里稍微调整了很棒的 BVH 加载器： https : //github.com/wspr/bvh-matlab 它包括一个 py 脚本，用于从 Blender 中提取蒙皮骨架的权重和网格。 它假设骨架动画已在 Blender 中保存为 BVH 文件。

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springboot连接redis简单示例。其中含连接redis的dao层和controller层，可以通过页面访问进行测试。

已知顺风和垂直湍流分量的一种计算摩擦速度的方法依赖于 ogive 函数。 对于湍流建模，确保模拟持续时间足够长以减少随机误差并包括所有湍流范围是很有用的。 本提交基于 Kaimal 等人提出的半经验模型实现了一个简单的 ogive 函数模型。 [1]。 在示例文件中，它以最小二乘方式拟合到使用模拟数据计算的 ogive 函数。 拟合的输出是摩擦速度的估计值。 提交内容包括： • ogiveFun.m 函数，它根据共谱估计计算 ogive。 • 函数 fitOgive.m 将分析 ogive 模型拟合到使用函数 ogiveFun.m 估计的模型。 • 包含 u 和 w 时间序列的数据文件 data.m • 交互式示例文件 Example.mlx 有任何问题，欢迎提出意见建议。 参考）： [1] Kaimal, JC, Wyngaard, JCJ, Izumi, Y., & Cot

该示例包含： 1. 2D FDTD算法，用于同时进行TE和TM模式计算， 2. 单轴 PML 吸收边界条件， 3. 用于平面电磁波散射问题研究的总场/散射场 (TF/SF) 接口。 适用于具有恒定介电常数、磁导率和电导率的自由形式散射体。 材料数量不限。 有关更多详细信息，请参见艾伦·塔夫洛夫（Allen Taflove）的“圣经”。