java实现微信公众号源码 本项目为WxJava的Demo演示程序 已不建议使用本项目中展示的方式实现多公众号支持，可以参考 springboot的实现： ， 更多其他类型的Demo请查阅： 本Demo使用Spring MVC 框架实现微信公众号开发功能，支持多公众号。 如果想使用更多公众号，请复制相关配置文件，修改spring配置文件添加相应配置，同时还需要增加相应的controller和service，具体可以参考已有源码进行操作。 如果只是使用一个公众号，建议使用另外的项目： 或者 。 使用步骤： 配置: 复制/src/main/resources/wx-gzh1.properties.template 生成wx-gzh1.properties 文件，填写相关配置; 复制/src/main/resources/wx-gzh2.properties.template 生成wx-gzh2.properties 文件，填写相关配置。 使用maven运行demo程序: mvn jetty:run 或者自己打 war包发布到tomcat运行； 配置微信公众号中的接口地址： 或 （注意XXX

EasyMesh 使用的Multi-AP 标准文档， 仅用于参考学习，如有侵权请随时通知删除。 本文档是Wi-Fi CERTIFIED EasyMesh™（Wi-FiAlliance®认证计划）对于Multi-AP的技术规范。 该规范定义了Wi-Fi®接入点（AP）之间的控制协议以及必要的数据对象来启用导入配置，和控制多个AP。 该规范也定义在Multi-AP网络内的Wi-Fi接入点之间路由流量的机制。

VTN416 是多通道振弦、温度、模拟传感信号采集仪，可对最多32通道振弦频率、32通道温度传感器（热敏电阻或 DS18B20）、32 通道模拟量传感器（电压或电流）进行实时或全自动定时采集存储。 VTN416是多通道振弦、温度、模拟传感信号系列数据采集仪，可对32通道振弦频率、32通道热敏电阻或DS18B20温度传感器、32通道模拟量传感器（电流或电压）进行实时在线采集或全自动定时采集存储工作；预留一路可调电源输出为模拟传感器定时供电；程控多路DAC输出，可以用于将振弦频率信号实时转换为模拟信号输出。设备支持RS485数据接口（支持Modbus或自定义AABB简单通讯协议）可以直接接入测控系统（如PLC、无线数据传输设备等）。

本研究论文旨在比较两款多核处理器机器，英特尔酷睿 i7-4960X 处理器（Ivy Bridge E）和 AMD Phenom II X6。 它首先引入单核处理器机器来激发对多核处理器的需求。 然后，它解释了多核处理器机器以及在实现它们时出现的问题。 它还提供了现实生活中的示例机器，例如 TILEPro64 和 Epiphany-IV 64 核 28nm 微处理器 (E64G401)。 用于比较 Intel Core i7 和 AMD phenom II 处理器的方法首先解释了如何测量处理器的性能，然后列出最重要和最相关的技术规格进行比较。 之后，通过使用功率、超线程技术的使用、运行频率、AES 加密和解密的使用以及缓存的不同特性（如大小、分类及其使用情况）等不同指标运行比较。内存控制器。 最后，粗略地决定其中哪一个在所有性能上更好。

一种用于目标探测的图像多层级融合和增强方法，何伟基，冯维一，本文提出一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。在小波变换多分辨分析的基础上，对多层级融合规则加以研究，先根据图像特点及

在此代码中，量子粒子群优化 (QPSO) 用于解决多目标组合经济排放调度 (CEED) 问题，该问题使用三次准则函数制定，并考虑单向最大/最大价格惩罚因子。 QPSO 在 6 单元发电系统上实现，并与拉格朗日松弛、粒子群优化 (PSO) 和模拟退火 (SA) 进行比较。 所得结果验证了QPSO方法的有效性并证明了其鲁棒性。 这项研究表明，QPSO 可用作解决其他电力调度问题的有效且稳健的工具。

提出了一种多主体疏散模型，以模拟体育场内有无障碍物的行人疏散过程。作者给出了一种多主体个体决策框架，其中每个行人（称为主体）的行动方向受主体到出口的距离以及主体视野内乘员数量和密度的影响。与现有结果不同，作者将体育场内的所有行人分为四类：青年男性，青年女性，老年男性和老年女性。在疏散过程中，影响每类代理之间的个体决策的权重是不同的。在仿真中，作者介绍了疏散过程中障碍物，人群分布和出口位置的影响。仿真结果表明，所提出的模型能够准确再现体育场内的实际疏散过程。因此，该方法可能对评估公共建筑设计很有用。

多维集成经验模态分解法（THE MULTI-DIMENSIONAL ENSEMBLE EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION METHOD，MEEMD）

圈子框架 总览 这个CIRCLES框架旨在使开发人员可以轻松地在另一个WebXR框架框架之上创建多用户和多平台的内容，并通过提供。 CIRCLES开发是多用户VR / AR研究项目的一部分，该研究将不断发展，因为研究表明用户如何在可变VR空间中彼此交互。 我们目前的重点是在正式（教室）和非正式（博物馆）教育环境中； 但是我们的目标是尽可能保持框架的灵活性，以实现更大的创造力。 CIRCLES的（3）主要目标如下： 设备可扩展性 创建一个框架，使其可以在支持VR / AR的各种平台上显示。 当前的重点是支持桌面，移动和独立HMD（例如Oculus Quest）。 交互技术将保持简单明了，以便在

多批次LBFGS 该代码是用于神经网络训练的革命性优化器的实现。 它的全名是“带CUDA的多批次L-BFGS优化器”。 如今，著名的机器学习框架（例如Tensorflow）通常提供“基于梯度”的优化器（GradientDescent，AdaGrad），该优化器通过计算梯度并将其应用于网络来发挥作用。 该代码为Tensorflow实现了一个经过优化的优化器，它采用了“多批L-BFGS”算法（一种基于准牛顿算法的变体），我覆盖了Tensorflow的优化器的默认实现，并定义了一种用于梯度计算的拟新方法，该方法结合了二阶信息，其执行方式比默认优化器更好。 此外，我通过介绍CUDA技术来优化此优化器。 我在GPU上分配计算步骤。 它将优化器的性能提高至少20％。