基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

微信跑步统计小程序-悦跑圈源代码，仿微信跑步步数统计，可记录用户跑步的轨迹，与地图结合使用，在地图上标记出跑步的线路，记录步数，记录里程数和跑步用时，可统计使用本小程序跑步的排行榜，跑步名次记录等，和微信中的步数统计有相似之处。

YOLOv8是一种高效的目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLO系列以其快速和准确的实时目标检测能力而闻名，而YOLOv8则在此基础上进行了优化，提升了检测速度和精度。在本项目中，开发者使用了ONNXRuntime作为推理引擎，结合OpenCV进行图像处理，实现了YOLOv8的目标检测和实例分割功能。 ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，它支持多种深度学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放标准，可以方便地在不同的框架之间转换和运行模型。利用ONNXRuntime，开发者能够轻松地将训练好的YOLOv8模型部署到各种环境中，实现高效的推理。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。在目标检测和实例分割任务中，OpenCV可以用于预处理输入图像，如缩放、归一化等，以及后处理预测结果，例如框的绘制和NMS（非极大值抑制）操作，以去除重叠的边界框。 YOLOv8模型在目标检测方面有显著提升，采用了更先进的网络结构和优化技术。相比于之前的YOLO版本，YOLOv8可能包含了一些新的设计，比如更高效的卷积层、自注意力机制或其他改进，以提高特征提取的效率和准确性。同时，实例分割是目标检测的延伸，它不仅指出图像中物体的位置，还能区分同一类别的不同实例，这对于复杂的场景理解和应用至关重要。 在这个项目实战中，开发者可能详细介绍了如何将YOLOv8模型转换为ONNX格式，然后在ONNXRuntime中加载并执行推理。他们可能还演示了如何使用OpenCV来处理图像，与YOLOv8模型接口交互，以及如何解析和可视化检测结果。此外，项目可能还包括了性能测试，展示了YOLOv8在不同硬件环境下的运行速度，以及与其他目标检测模型的比较。 这个项目提供了深入实践YOLOv8目标检测和实例分割的完整流程，对理解深度学习模型部署、计算机视觉库的使用，以及目标检测和实例分割算法有极大的帮助。通过学习和研究这个项目，开发者可以掌握相关技能，并将这些技术应用于自己的实际项目中，如智能监控、自动驾驶等领域。

EFR Connect移动应用程序 这是EFR Connect移动应用程序的源代码。 概述 Silicon Labs EFR Connect应用程序利用手机/平板电脑上的蓝牙适配器来扫描，连接BLE设备并与之交互。 该应用程序分为两个主要功能区域，演示和开发视图。 演示视图列出了许多演示，这些演示旨在快速测试Silicon Labs蓝牙SDK中的一些示例应用程序。 当前支持的演示为： 健康温度计演示：从Bluetooth SDK连接到运行soc-thermometer示例应用程序的EFR32 / BGM设备，并在WSTK主板上显示从SI7021传感器读取的温度。 Connected Lighting DMP演示：利用DMP示例应用程序从移动应用程序和协议特定的交换节点（Zigbee，专有）控制DMP灯光节点，同时保持所有设备的灯光状态同步。 Range Test演示：允许在一对S

# 基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现 本文将介绍一个基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现方案。该系统旨在提高城市公交车辆的调度效率，优化线路规划，提高乘客的出行体验。 ## 系统架构 该系统采用了客户端/服务器（C/S）架构，由客户端和服务器两部分组成。服务器端主要负责数据存储、业务逻辑处理和与客户端的通讯，而客户端主要负责用户交互界面和数据的展示。 ## 系统功能 该系统实现了以下功能： 1. 公交线路管理：包括公交线路的添加、修改、删除等操作。 2. 公交车辆管理：包括公交车辆的添加、删除、调度等操作。 3. 公交调度管理：包括公交车辆的调度、线路规划等操作。 4. 数据统计分析：可以对公交车辆的运营数据进行分析和统计，提供各种报表和图表展示。 ## 技术选型 该系统采用了以下技术： 1. 前端框架：Vue.js 2. 后端框架：Spring Boot 3. 数据库：MySQL ## 总结 该系统实现了城市公交车辆调度信息的管理和优化，可以提高公交车辆的调度效率和乘客的出行体验，具有一定的实用价值。同时，该系统采用了流行的前后端分离技术

Aspose.Cells是一款强大的.NET库，专门用于处理Excel文件，无需Microsoft Office即可在应用程序中创建、操作和转换Excel工作簿。这个V23.8版本的Demo源代码是开发者学习和应用Aspose.Cells功能的重要资源。 让我们深入了解Aspose.Cells的主要功能。它支持多种Excel文件格式，包括XLS、XLSX、XLTM、XLTX等，可以进行读取、写入和编辑操作。通过使用Aspose.Cells，开发者可以在没有Excel安装的情况下，在他们的.NET应用程序中创建复杂的电子表格，执行公式计算，添加图表，处理数据透视表，以及应用各种格式和样式。 "最新版Aspose.Cells V23.8 For net Demo源代码"提供了示例项目和代码片段，帮助开发者快速理解和应用API。这些示例涵盖了各种常见任务，如： 1. **文件操作**：如何打开、保存、复制和移动Excel文件。 2. **工作表操作**：创建、删除、重命名工作表，以及调整工作表的顺序。 3. **单元格操作**：读取和设置单元格值，应用格式（如字体、颜色、对齐方式），以及插入和删除单元格。 4. **公式与函数**：如何使用内置的Excel公式和函数，以及自定义函数。 5. **图片与图形**：在工作簿中插入、编辑和处理图片，以及创建和操作图表。 6. **数据操作**：导入和导出数据，进行数据过滤、排序和查找。 7. **报表生成**：利用模板快速生成报告，自动填充数据。 附带的"Aspose.Cells For .NET Documentation.chm"文件是官方API文档，包含了详细的类库参考，涵盖了所有可用的类、方法、属性和事件。开发者可以通过查阅这个文档，了解每个功能的具体用法，以及API的使用规则。 使用Visual Studio (VS) 打开提供的"Aspose.Cells-for-.NET-master"文件，开发者可以查看和运行源代码示例，这将有助于他们更好地理解Aspose.Cells的工作原理，以及如何在自己的项目中集成这些功能。此外，源代码中的注释也是学习的关键，它们解释了代码的目的和功能，帮助开发者快速上手。 Aspose.Cells V23.8 For .NET Demo源代码是一个宝贵的资源，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都可以从中受益。通过深入研究这些示例和API文档，你可以掌握处理Excel文件的高级技巧，提升.NET应用程序的功能性和效率。

UE5.3 C++和蓝图实现的经典炸弹人.zip 适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 —— 对于学习和实践，选择合适的项目和资源确实是一种有效的方式。 在进行毕业设计、课程设计或大作业时，选择具备学习借鉴价值的项目可以帮助你理解和应用所学知识，同时也可以通过修改和扩展来实现其他功能。 通过参与实际项目，你可以应用所学的理论知识，深入了解软件开发或其他领域的实践流程和技术要求。 博主领域：嵌入式领域&人工智能&软件开发。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

雷达扫描图，在影视作品中见到较多，比如飞机雷达、舰艇雷达，有一个扫描线转圈代表雷达一周旋转或一个批次的收发，发现目标就在表盘上标记位置。和仪表盘类似，仪表盘有底盘背景图、同圆、刻度、刻度值、旋转的指针。在仪表盘的基础上略作修改，比如指针换成带有余辉的扫描扇面，就能完成一个雷达扫描图

在IT领域，前端开发是构建Web应用程序不可或缺的一部分，而jQuery作为一个强大的JavaScript库，极大地简化了DOM操作、事件处理和动画效果。在这个名为"jQuery电网分分步骤注册表单代码.zip"的压缩包中，我们可以期待找到一个利用jQuery实现的多步骤注册表单，它可能包含HTML、CSS和JavaScript文件，旨在提供用户友好的分步体验。 jQuery库的使用使得开发者能够更加高效地编写JavaScript代码。它的API设计简洁，提供了很多实用的功能，如选择器（用于选取DOM元素）、遍历方法（如`.each()`）和事件处理（如`.on()`）。在这个注册表单中，jQuery可能被用来绑定事件处理器，比如当用户点击“下一步”或“上一步”按钮时，进行相应的数据验证和页面切换。 HTML5是这个注册表单的基础结构，它引入了许多新元素，如`

`、``、`

`和`

`，这些都可以用于构建表单。开发者可能会利用HTML5的新特性，如``来自动验证电子邮件格式，或者使用``元素来创建进度条，显示用户完成注册过程的进度。 CSS（层叠样式表）则是用于美化和布局的关键。在这个项目中，开发者可能使用CSS来定义表单的样式，包括字体、颜色、边距、布局等。CSS3还引入了新的选择器、过渡效果和动画，这使得动态改变表单的状态和视觉反馈变得简单。例如，开发者可能通过`:valid`和`:invalid`伪类来突出显示无效的输入，或者使用`transition`属性为按钮添加平滑的 hover 效果。 JavaScript负责处理用户交互和逻辑控制。在这个多步骤注册表单中，每个步骤可能被封装成一个独立的段落或“步骤”，并通过JavaScript隐藏和显示。表单数据的验证也通常在客户端进行，以提供即时反馈，减少服务器负载。开发者可能会使用`FormData`对象来收集和管理表单数据，以及`localStorage`或`sessionStorage`来在用户的不同步骤之间保存信息。 这个项目可能还包括一些额外的资源，如图片或图标，以增强用户体验。此外，为了提高网页性能和可访问性，开发者可能还会考虑使用懒加载、响应式设计和Aria属性。 "jQuery电网分分步骤注册表单代码.zip"是一个关于如何利用现代Web技术，尤其是jQuery、HTML5和CSS，构建一个用户友好的多步骤注册流程的实例。通过学习和分析这个代码，开发者可以提升对前端开发技巧的理解，特别是如何有效地处理表单和实现流畅的用户交互。

matlab如何敲代码用于MATLAB（R）的HMD校准工具箱 对于使用这种HMD的任何AR应用来说，用用户的眼睛正确看透的头戴式光学显示器（OST-HMD）的空间配准是必不可少的问题。 该工具箱旨在提供OST-HMD校准的核心功能，包括基于眼睛定位的方法和直接线性变换，并共享我们用于实验的评估方案。 如何使用它： 要求：MATLAB（带有统计工具箱） 在您的Matlab控制台上该仓库的根目录下，只需键入， >> main 然后您将看到一些校准结果，如下所示： 如果要使用此工具箱的核心功能进行自己的校准，请查阅以下功能文件： >> % Functions that give you 3x4 projection matrix >> >> % Eye position-based calibration (Full/Recycle Setups) >> % for Interaction-free Display CAlibration (INDICA) method. >> P = INDICA_Full (R_WS, R_WT, t_WT, t_ET, t_WS, ax, ay, w