该项目是个人实践项目，答辩评审分达到90分，代码都经过调试测试，确保可以运行！，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 欢迎下载，欢迎沟通，互相学习，共同进步！提供答疑！

反弹shell

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NVIDIA TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。 该代码将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，实现模型推理加速。经过测试，推理可以实现2ms所有，全流程包含前后处理仅有15ms左右。 此处提供了项目源码以及模型文件。

C#实现的小立方体堆叠三视图，利用Graphics类封装的 GDI+ 绘图图面，输入俯视图每格的小立方体数目，自动绘制出俯视图、正视图、左视图和立体图。

通过JavaWeb技术并结合MySQL来编写的基于Jsp+Servlet+纯（HTML+CSS+JavaScript）实现的学生成绩管理系统。（IDEA实现，服务器Tomcat10.0.22） zip包内容有全部完整代码（前后端代码+数据库创建）

1.1.1 ALU（算数逻辑单元）是CPU的基本组成部分。掌握定点数加减法溢出检测方法。理解算术逻辑运算单元ALU的基本构成。熟悉Logisim中各种运算组件，有逻辑运算部件和算术运算部件。熟悉多路选择器的使用，通过对ALU的工作原理和逻辑功能的理解，设计16位简单ALU。 1.1.2 功能要求 ALU需要实现对应的加减、逻辑运算、移位、比较等功能并采用仿真软件设计和对软件进行调试。 1.2 总体设计 1.2.1 总体设计原理 ALU是一种功能较强的组合逻辑电路，它能进行多种算术运算和逻辑运算。ALU给出运算结果的同时，还给出结果的某些特征，如溢出否，有无进位输出，结果是否为零、为负等，这些结果特征信息通常被保存在几个特定的触发器中。在执行指令的过程中，必须向ALU提供其执行何种运算的控制信号。

1.1.1 设计任务 通过cache对映射机制的工作原理和逻辑功能的理解，运用logisim仿真cache的映射机制和实现cache基本功能的控制器电路。 1.1.2 功能要求 运用SROM或存储器实现能支持cache基本功能时钟控制电路设计与调试。模拟cache直接映射。实现原数据与cache现有数据的比较及更新，实现多行的输出。采用logisim软件设计仿真和调试完成。 1.2 总体设计 1.2.1 总体设计原理 cache的原理机制。由于主存的取存速度较慢，通过cache高速的取存速度提高总体的取存速度。cache的硬件组成通常为SROM，容量通常为主存的1/2的若干次方倍。存储机制,取存时，通过特定的算法，将指定的块区全部移到cache中，取存时，若主存区号与cache相同，则命中；否则，则不命中，通过算法决定是否更新cache的内容

和声2 什么是go-raptorq ？ go-raptorq实现了定义的纠错码。 它包括符合 RFC 标准的编码器和解码器。 什么是 RaptorQ？ RaptorQ 是一种无速率纠删码（也称为喷泉码），提供两个功能： 将消息冗余编码为几乎无限数量（~2**24）的符号； 以高概率从任何编码符号子集中可靠地解码原始消息，前提是接收到的符号的累积大小等于或略大于原始消息大小。 RaptorQ 可用于多种用途，包括但不限于： 通过有损和/或对抗性网络路径可靠地传输消息，无需使用确认（反馈）机制或遭受由此引起的往返延迟。 可靠的对象存储，其中冗余/容错级别（例如 RAID 阵列中的奇偶校验磁盘的数量）可以按需扩展或缩减，而无需重新编码现有磁盘上的内容。 我们正在开发和使用go-raptorq ，以实现一种近乎最优、具有对抗能力和稳定延迟的消息广播机制，用于我们高度可扩展和高性能的区块链网络。 使用go-raptorq 在 Go 应用程序中使用go-raptorq ： $ CGO_CXXFLAGS='-std=c++11' go get simple-rules/go-raptorq go-r