该资源包括一个python实现的爬取招聘信息的爬虫代码，代码可以爬取所有行业的招聘信息（只要修改网址即可（同一个网站的不同界面）），还报错爬取饿 3 万多条计算机后端的10个热门城市的招聘信息。

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重要的 我不是在当前或可预见的将来直接维护或开发WebWindow。 主要原因是它基本实现了其目的，即激发并开始认真的努力，以使使用.NET Core的跨平台混合桌面+ Web应用程序成为现实。 在了解更多信息。 想要使用.NET Core构建真正的跨平台混合桌面+ Web应用程序的人应该考虑以下替代方法： ，它是基于此WebWindow项目的，并且是其继任者。 Photino由CODE Magazine和项目的开源社区的团队维护。 它支持Windows，Mac和Linux，以及使用Blazor（用于.NET Core）或任何基于JavaScript的框架构建的UI。 对官方支持。 网络窗口 有关信息，请参阅。 使用说明 除非您想更改WebWindow库本身，否则不需要自己构建此存储库。 如果您只想在应用程序中使用它，请获取或按照。 样本 对于示例，请打开WebWindow.Sam

一个基于PHP WordPress网站的毕设项目，该项目包含27000篇文章数据。 ## 项目目标 本毕设项目的目标是，通过优化WordPress网站的性能，提高网站的响应速度和用户体验。具体目标如下： - 通过缓存机制减少数据库访问次数 - 对图片进行优化，减少加载时间 - 对CSS和JS文件进行压缩，减少加载时间 - 安装CDN，提高网站的访问速度 ### 阶段一：需求分析 在这个阶段，我们将对WordPress网站的性能进行全面分析，并确定哪些方面需要进行优化。 ### 阶段二：缓存机制的实现 在这个阶段，我们将通过实现缓存机制来减少数据库的访问次数，提高WordPress网站的性能。 ### 阶段三：图片优化 在这个阶段，我们将对WordPress网站中的图片进行优化，减少加载时间，提高用户体验。 ### 阶段四：CSS和JS文件压缩 在这个阶段，我们将对WordPress网站中的CSS和JS文件进行压缩，减少加载时间，提高用户体验。 ### 阶段五：安装CDN 在这个阶段，我们将安装CDN，提高网站的访问速度，进一步优化WordPress网站的性能。

matlab拟合图代码FOOOF-拟合振荡和一个以上的f FOOOF是一种快速，有效且具有生理信息的工具，可以对神经功率谱进行参数化。 概述 功率谱模型将功率谱模型视为两个不同功能过程的组合： 非周期性分量，反映1 / f样特征，具有 可变数量的周期性分量（假定振荡），因为峰值上升到非周期性分量之上 这种模型驱动的方法可用于测量电生理数据（包括EEG，MEG，ECoG和LFP数据）的周期性和非周期性特性。 拟合模型以测量推定振荡的好处是，功率谱中的峰值可以根据其特定的中心频率，功率和带宽进行表征，而无需预先定义特定的目标频段并控制非周期性分量。 该模型还返回信号非周期性成分的量度，从而可以测量和比较对象内部和对象之间信号的1 / f类成分。 文献资料 可在上找到文档。 本文档包括： ：带有激励性的示例，说明了为什么我们建议对神经功率谱进行参数化 ：提供有关该模型以及如何应用该模型的分步指南 ：演示示例分析和用例以及其他功能 ：列出并描述了模块中所有可用的代码和功能 ：回答频率询问的问题 ：定义模块中使用的所有关键术语 ：包含有关如何参考和报告使用该模块的信息 依存关系 FOOOF用Py

里面有两个例子<br>1.怎么捕捉USB的拔插<br>2.列出USB设备<br>希望对大家有用

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该工具可为指定的可执行文件生成和大漠相同的隐藏真实进程路径的傀儡文件。运行该傀儡文件即可实现隐藏你的真实可执行文件的路径和进程名。

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此参考设计用于进行关于如何从汽车方向盘中获取司机的脉搏率、呼吸率和基于 ECG 的心率的概念演示。借助 TI 生物辨识系列模拟前端 (AFE) 中的 AFE4400 和 AFE4300，可通过手与方向盘的简单接触来采集全部三个参数。该参考设计还包含全套 BLE 连接设计，可轻松连接到已启用 BLE 的智能手机、平板电脑等设备 特性采用 AFE4400 通过手掌测量脉搏 采用 AFE4300 测量心率和呼吸率 采用 MSP430F5528 MCU 保留每次测量的算法数据 采用 TI CC2541 的 BLE 模块连接 该设计已经过测试，并提供完成设计所需的一切材料（包括原理图、布局、光绘文件以及 BOM） 系统设计框图: