采用Python语言，运用pyqt5，pandas等包集成的一个桌面化提取数据的小程序 里边有简单的年份、月份、车型分类的筛选，以及数据字段的定制 数据字段定制信息支持保存

本人调试，可以直接下载仿真运行，是入门单片机必备，LCD1602结合数码管显示，单片机最小系统

Vue项目中遇到了大文件分片上传的问题，之前用过webuploader，索性就把Vue2.0与webuploader结合起来使用，封装了一个vue的上传组件，使用起来也比较舒爽。 上传就上传吧，为什么搞得那么麻烦，用分片上传？ 分片与并发结合，将一个大文件分割成多块，并发上传，极大地提高大文件的上传速度。 当网络问题导致传输错误时，只需要重传出错分片，而不是整个文件。另外分片传输能够更加实时的跟踪上传进度。 实现后的界面：   主要是两个文件，封装的上传组件和具体的ui页面，上传组件代码下面有列出来。这两个页面的代码放到github上了： https://github.com/shady-xi

最近在angular的项目，但是我用直接引用百度地图的方法引进js,写html,js代码，发现报错，接下来通过本文给大家介绍angular和百度地图的结合,需要的朋友可以参考下

主要介绍了微信小程序map组件结合高德地图API实现wx.chooseLocation功能,结合实例形式分析了map组件调用高德地图API接口获取地理位置提示列表并返回location相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

柱状图、条形图、折线图、饼图、环形图、面积图、散点图、雷达图、气泡图、词云、漏斗图、地理图、百分比堆积条形图、百分比堆积柱形图、矩形树状图、堆积条形图、旋风图、范围条形图、垂直瀑布图、人口金字塔图、直方图、分布曲线图、箱型图、波士顿矩阵图、区域地图、点地图、热力地图、流向地图、高阶的柱形图、高阶的条形图、高阶的折线图、高阶的圆环图... 太多了，不一一描述，肯定有你需要的！

OpenCV激光投影虚拟键盘 基于激光投影技术的虚拟键盘设计基于OpenCV，结合硬件识别，检测手指位置，然后映射到键盘，以实现相应的KeyPress。 如何工作？ 如何工作？ 在红外激光的底部从一个红外范围内的覆盖空间的表面发射出红外线，当然这个平面可以覆盖整个键盘，键盘在键盘中央是投影轮廓形状的键盘，主要用于标定时，在实时摄像头顶部的图形外部并将数据传递到计算机，因为激光是水平和平行的，因此没有物体遮挡摄像头无法检测到红外信号，但是如果在红外激光区域，当被遮挡物的表面被红外摄像机覆盖时，将检测到红外信号，经过一定的算法后，计算机访问摄像机发送的信号，以获取红外点图片中的坐标，然后将坐标映射到真实的键盘位置，以实现其功能。 硬件 1.选择相机镜头 同一区域的检测摄像机，“ Camera2”为视角150°，高度为“ h2”，“ Camera1”为视角90°，高度为“ h1”，以缩小项目

IsingFit 该网络估计程序eLasso基于Ising模型，将l1正则逻辑回归与基于扩展贝叶斯信息准则（EBIC）的模型选择相结合。 EBIC是一种适合的度量，用于识别变量之间的相关关系。 生成的网络由变量（作为节点）和相关关系（作为边）组成。 可以处理二进制数据。

蛋白质金属结合位点预测 投稿人：田秋，郑子涵，金文浩 生物学意义： 蛋白质及其结构是生命中生物学功能的关键。 通过翻译，核糖体将延长氨基酸序列链，这些氨基酸的物理化学特性及其相互依赖性使一级结构折叠成其复杂的三级结构。 一旦建立了结构，蛋白质结构可能会允许某些离子结合，这可能导致该结构通过构象变化更稳定，或有助于催化。 例如，锌指稳定结构，或血红素基团中离子的必要性，以使血红蛋白转运氧气。 另外，结合位点的序列和结构往往在整个世代中都被保守，并且来自蛋白质数据库（PDB）的大约1/3的蛋白质结构包含金属离子这一事实可能表明它显着干预了蛋白质的行为。 目标 ： 我们的兴趣是利用一个突出的神经网络来识别哪些金属与哪个序列结合，以及该金属与哪些氨基酸特异性结合。 我们的目标是将金属分类为准确度为95％的序列。 我们的目标是对哪些氨基酸与F1分数达75％的金属结合进行分类。 概述： [

SocketImage 利用Socket+Opencv来传输图像信息，样例中发送端发送的是本地摄像头采集的实时图像，接收端接受这些图像并显示出来。