实用的汉化版抓包软件,抓取所需包,分析网络情况,学习TCP/IP协议
2024-03-26 14:30:45 40.01MB Sniffer 抓包软件
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网络工程师教程 第五版
2024-03-26 10:53:52 189.54MB java
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智能超市教程 这是为NGSI-v2开发人员设计的FIWARE生态系统的教程的集合。 每个教程都包含一系列练习,以演示各个FIWARE组件的正确用法,并通过连接到一系列虚拟IoT设备或直接或以编程方式操纵上下文,来显示简单智能解决方案中的上下文数据流。 :books: :Japan:でもご覧のチュートリアルはでもご覧いただけます。 安装 要下载完整的教程集,只需克隆此存储库即可: git clone https://github.com/FIWARE/tutorials.NGSI-v2.git cd tutorials.NGSI-v2/ git submodule update --init --recursive Docker和Docker Compose 每个教程都使用运行所有组件。 Docker是一种容器技术,它允许将不同的组件隔离到各自的环境中。 要在Windows上安装Dock
2024-03-26 09:57:52 447KB JavaScript
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微积分学教程.全3卷.菲赫金哥尔茨.rar
2024-03-26 09:37:24 24.97MB 微积分学
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内容索引:VC/C++源码,界面编程,圆角按钮  一组漂亮的圆角按钮附源代码,编译环境VS2005,可以编译通过,演示如图示,看着挺舒服,可以为你的窗体增添一些灵动,希望喜欢。
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新麦同城预约系统,是近年来快速崛起并广受好评的一站式上门服务预约平台。它集合了众多服务项目,包括家政、维修、清洁等,将原本琐碎冗杂的服务流程简化,让你享受轻松预约、专业服务一步到位的便捷生活体验。今天就与播播资源一起体验整个系统安装测试过程。 新麦同城预约系统目前比较火,该系统成本还是挺高找了很久也没找到,播播资源很多会员反馈需要帮找一下该系统,没办法只有放血购买了,整体安装过程比较顺利一次成型,对比了一下正版SAAS系统系统没多大差别,唯一没有师傅端小程序前端。要稳定使用还是建议用SAAS服务或购买正版,也可通过宝码网购买SAAS服务。 ===================================================== 安装测试环境:Nginx 1.20+PHP7.2+MySQL 5.7 安装说明: 1、上传后端目录至网站 2、导入根目录下提供的数据库文件 3、修改数据库配置文件addons\xm_mallv3\samos\config\database.php 4、网站后台直接访问网址,https://你的域名/admin/
2024-03-25 23:46:06 20.63MB vue.js
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系统架构设计师教程2(共3章) 系统架构设计师教程2(共3章)系统架构设计师教程2(共3章) 系统架构设计师教程2(共3章) 系统架构设计师教程2(共3章) 系统架构设计师教程2(共3章) 系统架构设计师教程2(共3章)
2024-03-25 20:39:54 14.5MB 系统架构设计师教程2(共3章)
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- OpenCV教程 - Chapter 1: 图像读取与显示 - 1.1 读取图像 - 1.2 显示图像 - 1.3 图像保存 - Chapter 2: 图像基本操作 - 2.1 获取像素值 - 2.2 设置像素值 - 2.3 图像属性与操作 - Chapter 3: 图像滤波与增强 - 3.1 模糊处理 - 3.2 锐化处理 - 3.3 边缘检测 - ...
2024-03-23 18:53:38 5KB opencv 课程资源
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由于最近学习tensorflow的需要,tensorflow是在Linux环境下,使用的是Python。为了方便程序的调试,尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境。(这里我采用的是ssh的远程连接) 1、准备工作: 固定centos的IP,这里我的固定IP为 192.168.254.128 。 centos中安装ssh。(这里我采用的是ssh的远程连接) centos中Python环境已安装。 2、打开Pycharm,File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择Add Remote,如下图
2024-03-23 15:27:28 322KB ar arm
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与传统的Transformer相比,Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制,实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示,使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息,这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制,Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式,它显著降低了计算复杂度,并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小,这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野,从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题,Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式,通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下,有效地整合全局信息
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