用pb开发，调用扫描仪的twain驱动用的，安装后就可以直接调用现在越来越新的扫描仪，不是用原来的方式，增加了兼容方式

西非的依利沙（Ilisha）是贝宁近海第三大丰富的科科，仅次于Sardinella spp和Ethmalosa frimbriata。 这些渔业的捕捞努力增加了，主要是渔获物中的小型标本。 本文允许更新2013年7月至2014年6月期间从贝宁沿海水域收集的用于管理和保护这些渔业的非洲人口统计参数和伊利莎非洲的开发率。 生长模式显示出负的异速生长，其中包含大量的小型标本。 von Bertalanffy生长函数（VBGF）的估计为：L∞= 21.31 cm标准长度； K = 1.20年-1； 并且t0 = -0.138年。 总死亡率（Z），自然死亡率（M）和捕捞死亡率（F）分别为1年4.040年，2.27年1年和1.77年1年。 Z / K比为3.667，开发利用率（E = F / Z）为0.44，表明该物种的开发不足。 估计的潜在寿命（tmax）为2.5年。 此外，渔业管理应从州下放到地方，以迫使渔民对渔业的可持续性和养护承担更大的责任，例如通过逐步增加渔具的网眼尺寸来限制规模。

Red Gate SQLToolbelt提供了针对sql server的工具集。 主要推荐使用：Sql Prompt和Sql doc Sql Prompt:智能提示sql语句等等 Sql doc：生成数据库文档页面

该设计项目是一款体积小的低功耗蓝牙开发板设计，它集成了测量模块，以提供实时的能量消耗数据，这对于开发人员优化软件以设计长电池寿命设备至关重要。它支持带有便于使用的 C/C++ SDK 和大量的开源库的 ARM mbed cloud-based IDE，这使得原型开发非常容易。 通过其模块化设计，我们可以将其分为两部分 - CMSIS DAP 接口部分和 BLE 部分。CMSIS DAP 接口设计就像瑞士军刀多功能组合一样。它提供模块化编程，CMSIS DAP 调试，USB 虚拟串口，电流测量和电池充电。BLE 部分建立在 Nordic nRF51822 上，Nordic nRF51822 搭载蓝牙低功耗 2.4GHz 多协议无线电，运行 16MHz 的 32 位 ARM Cortex-M0 内核，和具有 3D 加速度计和 3D 陀螺仪的 6 自由度的 MPU6050。这些集成在一起，能提供运动检测功能。蓝牙低功耗 nRF51822 开发板PCB截图: 特性: nRF51822 : ARM Cortex-M0 + 2.4GHz 无线电 (BLE 或 ANT+) MPU-6050 : 3d 加速度计 + 3d 陀螺仪 LPC11U35FHI33 : CMSIS DAP 电流测定 CN3065 : USB部分的电池充电端 电源 : USB/battery(3.5-4.2V) 输入电压:3.3V 4个 I/O 口, 全部可用作模拟输入，数字输入/输出，I2C，SPI 或 UART VCC 输出控制 硬件: 微控制器:nRF51822QFAA; LPC11U35FHI33 PCB外形尺寸:43.3mm x 29.0mm x 4.3mm 电源:USB/Battery (JST-1.0 电池座)

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PCL1.9.1工具库，包括与之配套的VTK 8.1，用于开发基于PCL的图像界面程序。

vue+js+海康web开发包接入海康威视摄像头主要接口封装： 1、初始化插件 2、调整大小 3、登录 4、登出 5、获取设备基本信息 6、获取模拟通道 7、解析模拟通道XML内容 8、获取数字通道 9、解析数字通道XML内容 10、获取零通道 11、解析零通道XML内容 12、录像搜索 13、开始预览 14、开始回放 15、停止播放 16、暂停 17、打开声音 18、关闭声音 19、设置音量 20、修改画面分割类型 21、全屏播放

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在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测