JSP的标准测试数据集，包含40个算例（la01~40）。数据来源：S. Lawrence. "Resource constrained project scheduling: an experimental investigation of heuristic scheduling techniques (Supplement).", Graduate School of Industrial Administration. Pittsburgh, Pennsylvania, Carnegie-Mellon University, 1984.

包含接近10000张吸烟图片，已经标记好的文件，配对应的XML格式文件可以转换成YOLO处理的格式。

收到信息,接收端_开始监听,接收端_读数据,接收端_取出数据,发送端_发送数据,取得窗口句柄,SetWindowLong,CallWindowProc2,RegisterWindowMessage,OpenProcess,ReadProcessMemory,CloseHandle,SendMessage,GetCurrentProcessId,IsWindow,FindWindow,CallWindow

一、基础信息 数据集名称：发票目标检测数据集 图片数量： - 训练集：57张图片 - 验证集：8张图片 - 测试集：6张图片 分类类别： Invoice（发票）：专注于文档图像中发票区域的检测与定位。 标注格式： YOLO格式，包含边界框坐标，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG图片，来源于真实文档扫描场景。 二、适用场景 财务文档自动化处理： 构建AI模型自动检测和定位图像中的发票区域，适用于报销系统、电子会计软件等场景，提升票据处理效率。 物流与供应链管理： 集成到文档扫描应用中，快速识别货运单据中的发票信息，优化仓储和运输流程。 OCR预处理系统： 作为前置模块，精准定位发票区域后提取关键文本（如金额、日期），增强光学字符识别的准确性。 教育与实践工具： 用于计算机视觉教学，演示目标检测在文档处理中的实际应用，适合算法入门训练。 三、数据集优势 标注精准与一致性： 所有图片统一采用YOLO格式标注边界框，确保发票定位的精确性，减少模型训练噪声。 任务适配性强： 专注于单一类别（发票）检测，数据高度聚焦，可直接用于目标检测算法（如YOLO系列）的快速部署。 实际场景覆盖： 数据源于多样化发票样本，涵盖不同版式和背景，增强模型在真实文档环境中的泛化能力。 易用性与兼容性： 标注格式兼容主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），支持即插即用，降低开发门槛。

里面共有三个文件，一个是用于训练的train.csv文件，一个是用于测试的test.csv文件，还有一个用于提交的sample_submission.csv文件

易语言是一种专为初学者设计的编程语言，其特点在于语法简洁、易学易用，使得编程变得简单直观。在给定的标题“易语言客户端源码,易语言服务端源码,易语言密钥通信”中，我们可以看到三个关键概念：客户端源码、服务端源码以及密钥通信。这暗示了这是一个关于网络通信的应用，其中包含客户端和服务器之间的安全通信机制。 客户端源码是应用的一部分，用户可以直接交互，如浏览器、移动应用或桌面程序。在易语言中，客户端源码可能涉及用户界面的设计、事件处理和与服务器的数据交换。客户端通常会发送请求到服务器，并接收服务器返回的数据，显示给用户。 服务端源码则是服务器端运行的部分，用于处理来自客户端的请求，执行业务逻辑，存储和检索数据。在易语言中，服务端源码可能会包括处理这些请求的函数、数据库操作以及对客户端的响应构建。开发者需要确保服务端代码能够正确解析和响应客户端的请求，同时保证系统的稳定性和安全性。 密钥通信是网络通信中的一个重要概念，尤其是在涉及到敏感数据传输时，如密码、个人信息等。在易语言中，密钥通信源码可能包含了加密和解密算法，用于保护数据不被窃取或篡改。常见的加密算法有AES（高级加密标准）、RSA（公钥加密技术）等。开发者会利用这些算法生成密钥，用于加密传输的数据，然后在接收端使用相同的密钥解密，确保数据的完整性。 描述中提到的“处理数据,获取密钥,测试发送”，这表明源码还涵盖了数据处理的流程，包括但不限于数据验证、格式转换、计算等。获取密钥可能涉及到密钥的生成、存储和分配，而测试发送则意味着在实际部署前，已经进行了发送和接收数据的模拟测试，以确保通信的正确性。 在“易语言密钥通信源码”的压缩包中，可能包含以下内容： 1. 客户端源代码文件：这部分代码负责与用户交互，发起请求，以及接收和显示服务器响应。 2. 服务端源代码文件：这部分代码负责处理客户端请求，执行业务逻辑，以及向客户端返回数据。 3. 加密解密模块：包含了实现特定加密算法的代码，用于密钥的生成和数据的加密解密。 4. 测试脚本或工具：用于模拟客户端和服务端之间的通信，确保数据传输的正确性和安全性。 综合以上，这个压缩包提供了易语言环境下客户端和服务端进行密钥通信的完整实现，对于学习网络通信和数据安全的易语言开发者来说，是一个宝贵的学习资源。开发者可以通过研究这些源码，了解如何在易语言中实现安全的网络通信，包括客户端和服务端的交互、数据加密解密以及测试整个通信流程。

NCP1252是一款专为AC-DC开关电源设计的控制器，它集成了多种功能以构建低成本、高效率且可靠的AC-DC开关电源。这款控制器特别适用于正向和反激式电源转换应用，并具备电流模式PWM控制功能。 该控制器具备一些显著的特点，其中包括：峰值电流模式控制、可调开关频率高达500kHz、以及抖动频率功能，其开关频率可以在±5%的范围内波动。NCP1252采用了SOIC-8和PDIP-8两种封装形式，有助于节省PCB空间，并且在成本敏感型项目中提供了一个理想的解决方案。 此外，NCP1252还提供了多重保护功能。其中包括带固定延迟（10ms）的过流保护，以及可扩展至150ms延迟的其他版本。它还具备内部延迟操作器启动功能，可确保在A、B和C版本中实现启动。该控制器还具有内部过压锁定和欠压锁定功能，用于检测并保护过载和欠压情况，避免损坏。 NCP1252的电流限制与斜率补偿功能也使得其性能更加稳定。这款控制器支持高达1A的可调启动定时器，以及带内部160ns前沿消隐的棕色检测功能。在供电方面，它支持从28V到400V的输入电压范围，并具备在输入电源恢复后自动恢复正常工作的能力。 该控制器还提供了不同的标记图和占空比选项，包括A、B、C、D和E版本的占空比。例如，A版本的最大占空比为50%，而B版本为80%。在D和E版本中，占空比还带有额外的扩展和限制。 NCP1252适合用于离线控制器应用，帮助改善转换器的安全性。它的延迟功能可防止因短路或其他异常情况而造成不必要的损坏，确保了整个电源系统的安全运行。 NCP1252是一款适用于多种电源转换应用的高性能控制器，其集成的多种功能和保护机制使其成为了设计高效和可靠AC-DC开关电源的理想选择。其特性包括电流模式PWM控制、高频率开关能力、过流和过压保护、以及适用于多种应用场合的灵活占空比控制。此外，这款控制器的低成本和较小的PCB空间占用，使其在成本敏感型的项目中具有极高的吸引力。

2024年第九届全国密码技术竞赛中获得特等奖的作品《面向海量大数据的跨模态密文检索系统》是一套先进的技术方案，旨在解决海量大数据环境下的密文检索问题。在这项技术中，跨模态检索是指能够在不同数据模态之间进行检索的能力，而密文检索则涉及在数据被加密后进行有效检索的挑战。 跨模态密文检索系统的设计需要解决的是数据的安全性问题，因为大数据往往涉及敏感信息。因此，系统必须采用高效的加密技术，保证数据在存储和传输过程中的安全。同时，为了保证检索的效率，加密技术不能简单地损害数据的检索性能。这就要求设计一种既能保护数据隐私，又能支持高效检索的加密算法。 在实现这一目标的过程中，可能会涉及到多种先进的密码学方法和技术，如同态加密、安全多方计算、可搜索加密等。同态加密技术允许对加密数据直接进行计算，而不必解密，这对于保护数据隐私至关重要。安全多方计算则允许多个参与方共同参与计算，同时保证各自输入的隐私性。可搜索加密则允许用户在不解密的情况下，对加密数据进行搜索。 此外，跨模态密文检索系统还需要强大的索引技术。在数据被加密之后，传统的索引方法可能不再适用。因此，必须设计能够处理加密数据的索引结构，这可能涉及到特殊的索引构建算法和数据结构，如加密后的倒排索引、加密树结构等。 系统还要考虑到海量数据的存储和管理问题。在大数据环境下，数据的规模往往非常庞大，这就需要高效的存储方案，如分布式文件系统、云存储等。同时，还要有有效的数据管理策略，以便于数据的快速检索和访问。 在系统的设计中，还应当考虑到用户体验。如何在保证安全性和检索效率的同时，为用户提供直观易用的检索界面和功能，也是设计者需要重点考虑的问题。 跨模态密文检索系统是一个集成了多种先进密码学技术、索引技术、数据存储和管理策略以及用户体验设计的复杂系统。它的开发和应用不仅可以提升大数据环境下的信息安全水平，还可以为相关领域提供强有力的技术支持，推动信息检索技术的发展。 另外，从文件名称"Cross-Model-Encrypted-Search-System-main"可以看出，该压缩包内可能包含系统的主要文件和代码库。这些文件可能包括系统设计文档、源代码、测试案例、用户手册和运行指南等，这些是实现跨模态密文检索系统功能的重要组件。 这套系统将为大数据环境下的信息安全和检索效率提供全新的解决方案，具有重要的理论和实际应用价值。随着技术的不断进步和应用领域的扩大，这套系统有望在更多领域得到广泛应用，成为保护数据隐私和实现高效数据检索的重要工具。

基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析的数据集是一个集合了高炉运行数据、发电量数据以及相关影响因素的数据集，旨在利用KNN（K近邻）算法对高炉发电量进行精确的回归预测。 该数据集包含了高炉在不同运行状态下的各种参数，如炉温、风量、料速、煤气成分等，以及对应的高炉发电量数据。这些数据反映了高炉运行过程中的实际状况，是进行发电量预测的重要依据。通过对这些数据的分析和处理，可以提取出与高炉发电量相关的特征，进而构建基于KNN模型的预测系统。 KNN算法是一种基于实例的学习算法，它通过计算待预测样本与训练集中各个样本之间的距离，找出与待预测样本最相近的K个样本，并根据这些样本的标签或值来预测待预测样本的标签或值。在高炉发电量预测中，KNN模型可以根据高炉运行参数的相似度，找到与当前高炉状态最相近的历史数据，从而预测出当前高炉的发电量。 通过使用该数据集，我们可以对KNN模型进行训练和验证，调整模型的参数和K值，以优化预测效果。同时，还可以结合其他机器学习算法进行比较和分析，以选择最适合高炉发电量预测的模型。

matlab心电图程序代码 BrainFlow是一个旨在从生物传感器获取，解析和分析EEG，EMG，ECG和其他类型数据的库。 BrainFlow的优势： 具有许多功能的强大API，可简化开发 简单易用的API，用于数据采集 强大的API用于信号过滤，去噪，下采样... 开发工具，例如合成板，流板，日志API 易于使用 BrainFlow有很多绑定，您可以选择自己喜欢的编程语言 所有编程语言都提供相同的API，因此切换起来很简单 API对所有开发板都是统一的，它使BrainFlow之上的应用程序几乎与开发板无关 易于支持和扩展 读取数据和执行信号处理的代码仅在C / C ++中实现一次，绑定仅调用C / C ++方法 强大的CI / CD系统，使用BrainFlow的模拟器自动为每个提交运行集成测试 简化过程以添加新的电路板和方法 ， 用这个 建置状态 编译： Windows上的MSVC 带有忍者的Android NDK Linux上的GCC MacOS上的Clang Linux和MacOS ： Windows ： Android NDK ： 脑流束缚 我们支持以下方面的绑定： 合作伙