自旋锁 各种自旋锁实现和基准测试
2021-07-16 21:25:26 6KB C
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====== 具有 RFID 和生物识别技术的人员识别设备。 介绍 在寻找更高效、低成本的解决方案时,学习传感器(亮度、湿度、温度等)、微控制器、伺服电机、液晶屏等电子元件是解决不同问题的有力工具可以提供解决方案,集成这些技术为任何类型的项目提供了巨大的附加值,允许以有用和有效的方式解决用户环境中的不同问题。 为了使该设备与其沉浸的环境进行交互并通过 Internet 在本地或远程与数据库进行通信,必须开发能够实时或在必要时处理收集到的信息的软件,从而提供必要的功能来满足所需的需求。 为了执行这个项目,将使用开放硬件平台,这使我们可以自由地构建能够集成任何类型标准传感器的设备,这使我们能够生成操作任何类型传感器的知识。 一般和特定目标 总体目标 构建一个能够量化和控制物理空间中人流的设备,从而以更好的方式管理其维护。 该设备必须能够集成不同的识别传感器(RFID 和生物识别阅读器),与服
2021-07-14 17:04:08 1.48MB TeX
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内核 aes 通过 crypto-dev ( ) 测试内核 AES 加密。 请安装加密开发模块。 编译 $gcc aes.c -o aes 跑步 ./aes aaaa 0123456789abcdef Key 0123456789abcdef, Size 16 Got cbc(aes) with driver cbc(aes-generic) 注意:这不是一个加速密码 2f 5b ffffffec 15 37 ffffffd2 ffffff9d 42 fffffff2 ffffffbf ffffffff7ffc50ff1ff7ff7ffc7ff1ff1ff7ff7ff17ff17ff17ff137787789 aes) with driver cbc(aes-generic) 注意:这不是加速密码 61 61 61 61 7b 7b 7b 7b 7b 7b 7b 7b 7b 7b 7
2021-07-14 17:04:02 3KB C
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微信小程序AR Marker 该示例基于库,并针对小程序运行环境,对基础库jsARToolkit进行了重新编译和修改。 说明 通过修改jsartoolkit的相机标定(camera calibration)文件,可以实现不同比例源识别。 该示例目前只在安卓环境下测试过,ios小程序存在卡顿或无法识别的现象。
2021-07-14 14:56:47 273KB 微信 小程序
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Mybatis mybatis 测试
2021-07-14 13:03:50 16KB Java
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JIRA_自动化测试 TestSuite.java 具有“创建新问题”、“搜索问题”和“更新问题”的测试 在 TestSuite.java 文件中编写代码以使用 Google 帐户登录。 执行前应在代码中给出用户名和密码。 使用 Atlassian 的公共实例“A Test Project”进行测试 TestNG 成功报告和日志在 C:\Users\sowbaranip\Desktop\Final\JIRA_AutomationTest\test-output 下可用 测试运行执行视频分享于 JIRA 自动化测试
2021-07-13 20:05:37 92KB Java
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节点 postgres 基准测试 安装 克隆回购 用 $ make 执照 麻省理工学院
2021-07-13 16:05:16 2KB JavaScript
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使用 FastClick 体验响应时间缩短测试 前几天,我想为 Gawa 制作一个原生应用,所以我制作了一个包含 WebView( 、 )的测试应用。那个时候还担心点击响应不好。 似乎智能手机浏览器在释放tap后等待300ms的延迟才考虑通过双击进行缩放,然后判断按钮是否被实际点击。性让我感觉没有React。 因此,使用一个名为的 JavaScript 库测试点击响应如何变化。 结论 将 FastClick 合并到不需要双击的页面中很有用。 操作演示 , 第一个是使用 onclick 事件的项目,第二个是使用 ontouchend 事件的项目,第三个是使用 FastClick 的项目。 对于那些使用 onclick 事件的人,点击后会稍后调用 onclick 处理程序,并反转背景颜色。 那些使用 ontouchend 事件的人在释放点击后立即做出React。但是,即使您触摸该区域
2021-07-13 16:05:12 43KB JavaScript
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Play 入门 (Java) 这个项目演示了如何使用 Play 创建一个简单的 CRUD 应用程序。 存在该项目的截屏视频
2021-07-13 12:20:11 1.03MB Java
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图像识别人工智能(AI) 利用人工智能识别图像包括基于Python的训练和测试。 图像处理 在图像处理和人工智能领域获得计算机科学大学学位的最终项目。 是的,记住我不是计算机科学专业的学生。 类似项目 正在安装 $ pip install -r requirements.txt 它需要一个功能强大的系统来运行它。 如果您已经完全运行了该项目,请检查并解决错误。 谢谢。
2021-07-09 22:33:13 17KB python opencv recognition numpy
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