FreeRDP是一个免费开源实现的一个远程桌面协议(RDP)工具,用于从Linux下远程连接到Windows的远程桌面。FreeRDP 0.9版本是基于GPL开源协议,而自FreeRDP 1.0版本后是基于Apache许可协议发布。   标签:FreeRDP
2024-07-12 16:22:41 7.73MB 开源项目
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基于Java的CRM客户关系管理系统是一个全面的客户管理解决方案,旨在帮助企业更好地管理客户关系、提升客户满意度和增强竞争力。该系统采用了Java语言作为主要开发语言,并结合了Spring框架、Spring MVC框架以及Hibernate框架,构建了一个稳定、高效的系统架构。 该CRM系统提供了丰富的功能模块,包括但不限于: 1. **客户信息管理:** 系统支持对客户基本信息的录入、查询、修改和删除,包括客户名称、联系方式、地址等。 2. **联系人管理:** 用户可以添加、编辑和删除客户的联系人信息,方便及时与客户进行沟通和交流。 3. **销售机会管理:** 系统允许用户跟踪和管理销售机会,包括机会的创建、分配、跟进和关闭等。 4. **销售活动管理:** 用户可以创建和管理销售活动,包括会议、电话、邮件等不同形式的活动。 5. **报价与合同管理:** 系统支持用户制定报价方案、生成合同,并跟踪合同执行情况。 6. **客户服务管理:** 用户可以记录客户的问题和反馈,及时响应客户需求,提供优质的客户服务。 7. **数据分析与报表:** 系统提供了丰富的数据
2024-07-11 23:03:32 32.91MB java CRM客户管理系统 毕业设计 管理系统
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在AI领域,FPGA(Field-Programmable Gate Array)因其可编程性和高效能而成为部署深度学习模型的重要平台。本项目重点在于如何在赛灵思FPGA上部署YOLOv2(You Only Look Once version 2)算法,这是一种流行的实时目标检测系统。通过这个压缩包,我们可以了解到将YOLOv2移植到FPGA的具体步骤和技术要点。 YOLOv2相比于初代YOLO在速度和精度上有了显著提升,主要通过以下改进:多尺度预测、锚框(Anchor Boxes)的引入以及Batch Normalization层的应用。在FPGA上部署YOLOv2可以实现低延迟和高吞吐量,这对于嵌入式和边缘计算场景非常关键。 1. **赛灵思FPGA的优势**:FPGA是一种可编程逻辑器件,允许用户根据需求定制硬件电路,从而实现高性能、低功耗和灵活的解决方案。在AI应用中,FPGA可以并行处理大量数据,提高运算速度,同时减少了对CPU或GPU的依赖。 2. **YOLOv2算法详解**:YOLOv2采用了一种单阶段的目标检测方法,直接从全卷积网络(Fully Convolutional Network, FCN)的输出中预测边界框和类别概率。其特点包括: - **多尺度预测**:YOLOv2引入了不同大小的卷积特征图来检测不同大小的对象,增强了小目标检测能力。 - **锚框**:预定义的多个比例和宽高的边界框模板,用于匹配不同尺寸和形状的目标,提高了检测精度。 - **Batch Normalization**:加速训练过程,使模型更容易收敛。 3. **FPGA上的深度学习部署**:将YOLOv2移植到FPGA需要完成以下步骤: - **模型优化**:对原始YOLOv2模型进行量化和剪枝,减少计算量和内存需求,适应FPGA资源。 - **硬件设计**:根据模型结构设计FPGA逻辑,如卷积核计算、池化操作等。 - **IP核生成**:利用工具如Vivado HLS(High-Level Synthesis)将C/C++代码转换为硬件描述语言(HDL)代码,生成IP核。 - **系统集成**:将IP核与FPGA的其他硬件模块集成,实现完整的系统设计。 - **验证与调试**:在FPGA上运行模型,进行性能测试和功能验证。 4. **赛灵思工具链使用**:赛灵思提供了如Vivado、Vivado HLS、Vitis AI等一系列工具,支持深度学习模型的编译、优化和部署。开发者需要熟悉这些工具的使用,以实现高效的FPGA部署。 5. **项目部署流程**:压缩包中的"ai_在赛灵思fpga上部署yolov2算法_yolo部署"可能包含了项目文档、源代码、配置文件等,使用者需按照文档指导,逐步完成模型的加载、编译、硬件映射和运行测试。 6. **挑战与注意事项**:FPGA部署的挑战包括模型的优化程度、FPGA资源利用率、功耗控制以及实时性能的保持。开发者需要注意模型的适应性,确保其能在FPGA平台上高效运行。 通过这个项目,我们可以深入理解FPGA在AI领域的应用,以及如何将复杂的深度学习模型如YOLOv2优化并部署到硬件上,这对于推动边缘计算和物联网的发展具有重要意义。同时,这也展示了FPGA在满足实时性和低功耗要求的AI应用中的潜力。
2024-07-11 11:33:23 40.02MB ai fpga 项目部署
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基于改进BSC的电信投资项目后评估体系,李红霞,张爱华,本文针对现行电信投资项目后评估体系中存在的一些隐性问题,大胆借鉴了平衡记分卡的思想,并结合电信企业实际,对其进行改进,从
2024-07-10 18:24:49 446KB 首发论文
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ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明 ThingsBoard 是一个开源的物联网平台,提供了一个完整的解决方案,用于连接和管理物联网设备。下面是对 ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明的详细解释。 项目框架结构 ThingsBoard 项目采用了微服务架构,主要包括了以下几个部分: * thingsboard-common:提供了通用的工具类和实用函数 * thingsboard-server:thingsboard 服务器端,负责处理设备数据和用户请求 * thingsboard-web:thingsboard Web 客户端,提供了用户界面和交互功能 * thingsboard-gateway:thingsboard 网关,负责设备数据采集和处理 每个部分都有其特定的包和依赖项,通过 Maven 管理依赖关系。 技术栈 ThingsBoard 采用了以下技术栈: * Spring Boot:用于构建微服务架构的框架 * Java:主要开发语言 * PostgreSQL:数据库管理系统 * Apache Kafka:消息队列系统 * Apache Cassandra:NoSQL 数据库 * Redis:缓存系统 部署相关说明 ThingsBoard 可以部署在不同的环境中,如云端、物理机、容器等。部署时需要考虑到性能、安全和可扩展性等因素。 项目结构说明 ThingsBoard 项目结构主要包括以下几个部分: * conf:配置文件目录 * docker:Dockerfile 文件目录 * docs:文档目录 * src:源代码目录 * target:编译输出目录 每个部分都有其特定的功能和作用。 打包说明 ThingsBoard 提供了多种打包方式,包括: * Maven 打包:使用 Maven 工具来打包项目 * Docker 打包:使用 Docker 来打包项目 * ZIP 打包:使用 ZIP 工具来打包项目 二次开发说明 ThingsBoard 提供了丰富的二次开发接口,包括: * RESTful API:提供了 RESTful 风格的 API 接口 * Webhook:提供了 Webhook 风格的 API 接口 * Rule Engine:提供了规则引擎接口 开发者可以根据需要选择合适的接口来实现二次开发。 物联网网关架构 ThingsBoard 提供了物联网网关架构,包括: * 设备管理:管理和控制设备 * 数据处理:处理和分析设备数据 * 网关管理:管理和控制网关 ThingsBoard 微服务架构 ThingsBoard 采用了微服务架构,包括: * Device Service:设备服务 * Rule Service:规则服务 * Data Service:数据服务 每个微服务都有其特定的功能和作用。 Thingsboard 产品架构 ThingsBoard 提供了完整的产品架构,包括: * 设备管理:管理和控制设备 * 数据分析:分析和处理设备数据 * 规则引擎:提供了规则引擎功能 Thingsboard 规则引擎 ThingsBoard 提供了规则引擎功能,包括: * 规则定义:定义规则 * 规则执行:执行规则 * 规则管理:管理和控制规则 规则引擎可以根据需要实现复杂的逻辑操作。 ThingsBoard Architecture ThingsBoard 提供了完整的架构设计,包括: * 设备管理:管理和控制设备 * 数据处理:处理和分析设备数据 * 规则引擎:提供了规则引擎功能 * 网关管理:管理和控制网关 ThingsBoard 的架构设计可以满足复杂的物联网应用场景。
2024-07-10 15:10:26 585KB thingsboard things
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本人自己封装的编辑器组件,仅供参考,可根据自己需要集成
2024-07-10 09:51:57 26KB vue.js
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**JavaSE实战项目:信用卡管理系统** 本项目是一个针对初学者设计的JavaSE实战项目,旨在帮助初学者通过实际操作来掌握Java编程基础。项目的核心是一个信用卡管理系统,它涵盖了面向对象编程的基本概念,如类、对象、封装、继承和多态等。通过这个项目,学习者可以了解如何在Java环境中开发一个完整的应用程序。 **1. 面向对象编程基础** 在信用卡管理系统中,面向对象编程是核心。你需要理解以下几个关键概念: - **类(Class)**:信用卡管理系统中的核心类可能包括信用卡类(CreditCard)、持卡人(Cardholder)类、交易(Transaction)类等。每个类都代表一个特定的概念或实体,并封装了相关数据和行为。 - **对象(Object)**:对象是类的实例,例如,一个具体的信用卡或持卡人就是一个对象,拥有类定义的属性和方法。 - **封装(Encapsulation)**:通过私有化(private)属性和提供公共访问器(getter/setter)实现数据的安全访问,防止外部代码直接修改对象内部状态。 - **继承(Inheritance)**:例如,可以创建一个基础的银行卡类(BankCard),信用卡类(CreditCard)继承自它,以复用通用的属性和方法。 - **多态(Polymorphism)**:不同的信用卡类型可能有不同的利息计算或积分规则,多态性使得可以使用统一接口处理不同类型的信用卡。 **2. 文件和IO流** 信用卡交易记录可能需要持久化存储,这涉及到Java的文件操作和输入/输出流。学习如何使用File类创建、读取和写入文件,以及使用BufferedReader和PrintWriter进行文本文件的读写。 **3. 异常处理** 在处理用户输入或文件操作时,可能会遇到异常情况。学会使用try-catch语句捕获和处理这些异常,确保程序的健壮性。 **4. 控制结构与数据结构** 项目中会用到各种控制结构,如if-else、switch、for、while等,以及数组和集合框架(如ArrayList、HashMap等)。通过这些结构组织代码逻辑,实现对信用卡信息和交易的管理。 **5. 设计模式** 虽然作为初学者项目,设计模式可能不会深入涉及,但可以初步接触单例模式(Singleton)用于创建全局唯一的信用卡服务类,或者工厂模式(Factory)用于创建不同类型的信用卡。 **6. 测试** 了解单元测试的重要性,使用JUnit编写测试用例,确保代码的正确性。 **7. GUI界面** 如果项目包含图形用户界面,那么会涉及Java Swing或JavaFX。学习如何创建窗口、添加组件、响应用户事件等,使用户能够直观地与系统交互。 这个信用卡管理系统项目是学习JavaSE的绝佳起点。通过实践,你将深化对面向对象编程的理解,熟悉Java的常用API,提升解决问题的能力,为后续的JavaWeb和JavaEE学习打下坚实基础。同时,这也是一个良好的项目经验,对于个人简历的充实和技能展示都非常有价值。
2024-07-09 11:31:10 58KB 初学入门 javase
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# wifi 基于flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户轨迹查询大数据开发项目 项目名称:实时的用户轨迹查询项目 项目介绍:     利用企业建设的WIFI基站,实时采集用户的信息,可以基于这些信息做用户画像处理,网络安全监控,精准营销等; 项目架构: 主要是基于Flume+Kafka+Sparkstreaming +HBase+ES来实现实时的用户信息存储轨迹查询任务。 每个部分的数据运行结果以及集群的运行状况见结果文件ProjectResult!!!
2024-07-08 22:13:24 301.98MB kafka kafka flume elasticsearch
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本demo使用ukey型号是UKEY3000D,可自行淘宝购买。 使用vue的架子,可以获取ukey的唯一编码; 可以设置ukey的账号密码,自动获取账号密码。 可以设置加密密钥,使用加密密钥进行加解密。 UKEY3000D内置了国密SM2算法,可以生成密钥对,使用密钥对进行加解密,签名验签等。 UKEY3000D提供了接口交互,websocket两种形式进行交互。 以上功能已经调试过,可直接使用。
2024-07-08 15:10:31 296KB vue.js usbkey ukey sm2加解密
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在这个“0基础深度学习项目3:基于pytorch实现天气识别”的教程中,我们将探索如何使用PyTorch这一强大的深度学习框架来构建一个模型,该模型能够根据图像内容判断天气状况。这个项目对于初学者来说是一个很好的实践机会,因为它涵盖了深度学习的基础概念,包括图像分类、卷积神经网络(CNN)以及训练和验证模型的基本步骤。 我们要理解数据集在深度学习中的重要性。数据集是模型训练的基础,它包含了一系列用于训练和测试模型的样本。在这个项目中,你可能需要一个包含不同天气条件下的图像的数据集。每个样本应有对应的标签,表明该图像显示的是晴天、阴天、雨天、雪天等。在实际操作中,你可能需要下载或创建这样的数据集,确保其均衡,即各种天气类型的样本数量相近,以避免模型过拟合某一类。 接下来,我们将使用Python和PyTorch库来预处理数据。这包括将图像转换为合适的尺寸,归一化像素值,以及将标签编码为模型可以理解的形式。预处理数据是提高模型性能的关键步骤,因为它帮助减少噪声并使模型更容易学习特征。 进入模型构建阶段,我们将利用PyTorch的nn.Module子类化创建自定义的CNN架构。CNN因其在图像处理任务上的优异性能而广泛使用。一个典型的CNN包括卷积层、池化层、激活函数(如ReLU)和全连接层。在设计模型时,你需要考虑网络的深度、宽度,以及是否使用批量归一化和dropout等正则化技术来防止过拟合。 接下来是模型的训练过程。我们将定义损失函数(如交叉熵损失)和优化器(如Adam或SGD),然后使用训练数据集迭代地调整模型参数。每一轮迭代包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。同时,我们还需要保留一部分数据进行验证,以监控模型在未见数据上的表现,避免过拟合。 在模型训练完成后,我们需要评估模型性能。这通常通过计算验证集上的准确率来完成。如果模型达到满意的性能,你可以进一步将其应用于新的天气图像上,预测天气情况。 项目可能会涉及模型的保存和加载,以便将来可以快速部署和使用。PyTorch提供了方便的方法来保存模型的权重和架构,这样即使模型训练后也可以随时恢复。 这个基于PyTorch的天气识别项目提供了一个很好的平台,让你了解深度学习从数据准备到模型训练的完整流程。通过实践,你可以掌握如何运用深度学习解决实际问题,并对PyTorch有更深入的理解。在完成这个项目后,你将具备基础的深度学习技能,为进一步探索更复杂的计算机视觉任务打下坚实基础。
2024-07-08 14:13:37 92.01MB 数据集
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