在IT行业中，3D建模是一项重要的技术，广泛应用于制造业、设计、游戏开发以及艺术创作等领域。本项目涉及的是CNC雕刻平台的3D建模，这是一个将数字化设计转化为实体模型的过程，尤其适用于制造定制化的机械设备，如雕刻机。通过3D建模，我们可以创建出精确、细致的三维模型，并直接进行3D打印，从而快速实现原型制作或生产。 "3D建模"是指使用专门的软件（如Autodesk Fusion 360、SolidWorks或Rhino）创建三维几何形状的过程。在这个案例中，我们看到有多个以".stl"为扩展名的文件，这是标准的3D打印文件格式，它存储了模型的表面三角形网格信息。这些文件可能包含了雕刻机的不同部分，例如底座、轴夹、钻夹、边框以及平台等。每个.stl文件代表了雕刻机的一个组件，便于独立打印和组装。 "CNC雕刻机"是一种自动化设备，利用计算机数控技术控制刀具对各种材料进行精细雕刻。CNC雕刻机通常由床身（底座）、Z轴（控制刀具上下移动）、X轴和Y轴（控制工作台水平移动）以及夹持装置组成。本项目中的建模包含了这些关键组件，确保了完整性和功能性。 3D打印是3D建模的下游环节，它将数字模型转化为实体对象。STL文件可以直接输入到3D打印机，通过逐层叠加材料来制造物体。在这个案例中，模型尺寸为20X20CM，适合桌面级3D打印机。打印出的部件可以直接组装成一台能够写字或雕刻软材料的机器。 3D建模和CNC雕刻机的结合，使得设计者能够快速迭代设计，减少传统制造过程中的时间和成本。此外，通过这种方式，用户还可以根据自己的需求调整设计，定制个性化的雕刻机。这种创新方法在DIY爱好者和小型企业中非常受欢迎，因为它降低了进入门槛，同时也提供了无限的创新可能性。 总结来说，这个项目展示了3D建模技术如何与CNC雕刻机相结合，实现从数字设计到实物产品的快速转化。通过3D打印，我们可以轻松制造出符合规格的雕刻机部件，然后进行组装。这种技术的灵活性和便捷性是现代制造业的一大优势，也是IT行业与制造领域交叉创新的体现。

一个基于SpringBoot 2 的管理后台系统,包含了用户管理，组织机构管理，角色管理，功能点管理，菜单管理，权限分配，数据权限分配，代码生成等功能。前端采用了Layui2。数据库以MySQL为实例，理论上是跨数据库平台.

Android-SmartQueue 基于优先级队列写的一个SmartQueue（可控制多个线程的顺序执行、View的顺序显示） #效果： #Usage ##多个线程顺序执行 你可以创建一个ThreadPriorityQueue对象，然后通过.run()方法让线程开始执行，创建ThreadPriorityQueue对象的时候，你可以通过addThread()方法添加线程，其中第一个参数是Thread对象，第二个参数是你自己设置线程的优先级（值范围是1~10，优先级越高线程越先执行，当设置的值不在这个范围则默认为1）： ThreadPriorityQueue mThreadPriorityQueue = new ThreadPriorityQueue.QueueBuilder() .addThread(thread1, 10).addThrea

基本接口自己出，这里只提供前端程序 微信授权，微信分享 底部ico点击切换图片

1、配置邮箱信息：​ 首先定义了发件人的邮箱账号（sender）、密码（password）以及收件人的邮箱账号（receiver）。这里要注意，对于像 QQ 邮箱等部分邮箱服务提供商，需要使用专门的授权码来替代登录密码进行 SMTP 服务验证，授权码可以在邮箱设置的相关安全选项中获取。​ 2、构建邮件内容：​ 使用MIMEMultipart类创建一个邮件对象，它可以包含多个部分，比如文本内容、附件等。然后通过Header类设置发件人、收件人以及邮件主题的显示信息，使其能正确显示中文等非 ASCII 字符。​ 接着定义了邮件的正文内容（text），模拟钓鱼邮件中诱导用户点击链接等话术，在实际的钓鱼邮件中可能会伪装得更具迷惑性，比如伪装成银行、电商平台等正规机构的通知，诱导用户输入账号密码等重要信息。将正文内容通过MIMEText类封装成邮件的文本部分，并添加到邮件对象中。​ 3、发送邮件：​ 通过smtplib库连接到 SMTP 服务器，这里以 QQ 邮箱的 SMTP 服务器（smtp.qq.com，端口465）为例，使用SMTP_SSL方法建立安全连接。

随着人工智能的快速发展，深度学习已成为当今科技领域的重要组成部分。C++作为一门高效且执行速度快的编程语言，近年来逐渐被用于深度学习框架的开发。《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》这本书由李伟撰写，深入探讨了如何利用C++中的模板元编程特性来构建深度学习框架。 本书首先介绍了模板元编程的基础知识，让读者能够理解模板元编程的工作原理及其在深度学习框架中发挥的作用。作者详细阐述了模板的特性和高级应用，包括编译时计算、类型萃取、编译时多态等概念。这些特性对于实现高性能的深度学习框架至关重要。 接着，作者李伟结合深度学习的原理和C++模板元编程的特点，逐步引导读者构建出一个基础的深度学习框架。书中的实例从最简单的神经网络单元开始，逐一展示了如何通过模板技术实现神经网络中的各种层次结构。在实现过程中，作者详细解释了代码的设计思路和技巧，帮助读者深入理解模板编程在神经网络结构设计中的应用。 书中还探讨了如何利用模板元编程实现高效的计算优化。比如，在卷积层、池化层等操作中，通过编译时计算可以大大减少运行时的计算量和提高执行效率。此外，书中还介绍了一些高级话题，如自动微分在C++模板中的实现，以及如何通过模板元编程实现动态规划等算法。 在实践方面，本书提供了一套完整的深度学习框架示例代码。这套代码不仅能够运行，而且经过了精心设计，能够作为进一步开发的基础。通过这个框架，读者可以更直观地理解深度学习的工作原理，并在此基础上进行拓展和创新。 深度学习框架的初步实现并不简单，本书通过逐步引导的方式，使得即使是初学者也能够跟随书中的步骤，逐步构建自己的深度学习模型。对于有一定经验的C++程序员和深度学习研究者，书中提供的高级技巧和深度优化将大有裨益，有助于他们在项目中实现更高效、更强大的深度学习模型。 作者还讨论了框架的扩展性问题。在框架开发过程中，需要考虑如何更好地支持新功能的添加和现有功能的优化。李伟在书中分享了他在扩展性设计方面的心得，包括如何设计可插拔式的模块系统，以及如何通过模板元编程实现更好的接口抽象。 《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》是一本深入浅出、内容翔实的技术书籍，它不仅适合对深度学习感兴趣的技术人员，也为C++模板元编程的应用提供了宝贵的实践案例，是一本不可多得的深度学习和模板元编程结合的佳作。

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在诸多领域展现出了卓越的性能，其中活体检测技术就是其应用的代表之一。活体检测旨在区分图像或视频中的人类面部是否属于真实在场的个体，而非照片、视频或其他替代品的展示，这对于提升安全系统的可靠性具有重要意义。 在本项研究中，开发者选择了一个名为CelebA-Spoof的数据集进行活体检测模型的训练。CelebA-Spoof数据集是由真实人脸图像和各类伪造的人脸图像组成，包含了丰富的面部变化，如不同的表情、角度、光照条件等，这为模型提供了充分的学习材料。通过训练这一数据集，模型能够学习到区分真实与伪造面部的关键特征。 在训练过程中，使用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）架构，这是一种在图像识别领域表现出色的神经网络结构。经过多次迭代训练，模型逐渐学会了从输入的面部图像中提取有效的信息，并最终达到了在验证集上的高准确率——93.47%。这一准确率表明了模型在区分真实面部和伪造面部方面具有很高的判别能力。 为了进一步提高模型的实用性，研究者将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放式的模型格式，它使得模型能够在不同的深度学习框架之间自由转换，便于部署到各种硬件和软件平台上。例如，一个ONNX模型可以在Windows系统上通过Caffe2或ONNX Runtime运行，也可以在Android设备上通过NCNN库运行，大大提高了模型的应用灵活性和便利性。 在实际应用中，一个训练有素且高效易用的活体检测模型能够在门禁、支付验证、在线考试监控等多个场景中发挥作用。例如，在智能门禁系统中，系统通过活体检测技术可以有效防止不法分子利用照片或其他伪造手段进行欺骗；在在线支付场景中，通过活体检测确保交易双方身份的真实性，增加交易的安全性。 本项研究通过深度学习方法，利用CelebA-Spoof数据集训练出一个高准确率的活体检测模型，并成功将其转换为ONNX格式，为后续的模型应用提供了极大的便利。这不仅展示了深度学习在活体检测领域的巨大潜力，也为相关技术的落地应用提供了新的可能。

标题中的“一个Google Earth二次开发的例子(C#)”指的是使用C#编程语言对Google Earth进行的扩展和定制化开发。Google Earth是一款强大的虚拟地球仪软件，它允许用户浏览全球的卫星图像和地形数据。通过二次开发，我们可以利用其提供的API（应用程序接口）来创建自定义的插件或应用，实现特定的功能。 在描述中提到，“需要先安装google earth，然后才能执行”，这暗示了这个项目是一个依赖于Google Earth客户端的应用。开发者必须在本地计算机上安装Google Earth才能运行和测试这个二次开发的程序。这意味着开发环境通常包括Google Earth本身以及支持C#编程的集成开发环境（如Visual Studio）。 标签“Google Earth 开发”进一步明确了这个项目的核心主题，即利用Google Earth API进行开发。Google Earth API提供了丰富的功能，例如加载KML（Keyhole Markup Language）文件，显示地标、路径，以及交互式地控制视图等。开发者可以通过这些接口实现与Google Earth的深度集成，例如创建动态地图应用、地理数据分析工具或者游戏。 在压缩包子文件“GpsTrace”中，我们可以推测这是一个与GPS轨迹相关的应用或插件。GpsTrace可能是一个程序，用于读取、解析和展示GPS设备记录的轨迹数据。在Google Earth中，这样的应用可以将GPS数据以线或点的形式叠加到地球上，使得用户可以直观地看到他们的运动路径。开发者可能已经编写了C#代码来处理GPS数据，并将其与Google Earth API结合，以便在3D环境中显示轨迹。 在具体的开发过程中，C#程序员可能会使用.NET框架，尤其是Windows Forms或WPF（Windows Presentation Foundation）来构建用户界面。同时，他们还需要熟悉Google Earth API的使用，如KmlClass库，来生成和操作KML对象。开发过程中可能涉及的工作包括： 1. 数据解析：读取GPS设备的GPX或NMEA格式数据，并转换为适合Google Earth显示的格式。 2. KML生成：使用C#编写代码，生成包含轨迹点的KML文档。 3. Google Earth交互：调用Google Earth API，将KML文档加载到Google Earth中，实现轨迹的动态显示。 4. 用户交互：设计并实现用户界面，允许用户选择、播放、暂停、保存或清除轨迹。 5. 错误处理和调试：确保程序能够正确处理各种异常情况，并提供友好的错误提示。 通过这样的二次开发，用户不仅可以查看静态的地图，还可以实时追踪和分析GPS数据，为户外活动、导航、地理研究等领域带来便利。对于学习和理解Google Earth API以及C#编程的人来说，这是一个有价值的实践项目。

ora2pg是一款强大的开源工具，专门设计用于帮助用户将Oracle数据库的数据和结构平滑地迁移至PostgreSQL系统。这个工具采用Perl语言编写，因此在标签中我们看到了"Perl"，这意味着对Perl编程语言有一定的了解是使用ora2pg的前提条件。 ora2pg的主要功能在于其自动化迁移过程。它能够连接到Oracle数据库，执行一系列复杂任务，包括但不限于： 1. **数据库结构分析**：ora2pg首先会扫描Oracle数据库的所有对象，如表、视图、索引、存储过程、函数、触发器等，全面理解数据库的架构。 2. **数据抽取**：在获取了数据库结构后，ora2pg可以导出所有数据，确保迁移过程中数据的完整性。 3. **转换规则应用**：由于Oracle和PostgreSQL之间存在语法差异，ora2pg会根据预定义的转换规则，将Oracle特定的SQL语句和特性转化为PostgreSQL兼容的格式。 4. **生成SQL脚本**：ora2pg将上述步骤的结果整理成一系列SQL脚本，这些脚本可以在PostgreSQL环境中执行，从而重建Oracle数据库的结构并导入数据。 5. **用户配置**：ora2pg提供了丰富的配置选项，允许用户根据实际需求调整迁移策略，例如选择迁移哪些对象、是否进行数据类型转换、是否保留Oracle特有的特性等。 6. **安全性和兼容性**：ora2pg在迁移过程中充分考虑了安全性，同时尽可能保持与Oracle数据库的兼容性，使得迁移后的PostgreSQL数据库能顺畅地服务于原Oracle应用程序。 在使用ora2pg进行迁移时，用户需要具备一定的Oracle和PostgreSQL知识，以及Perl编程基础。对于压缩包文件"ora2pg-master"，这通常表示包含了ora2pg的源代码仓库，可能包含以下组成部分： - `README`：项目简介和安装指南。 - `src`：Perl源代码文件夹。 - `doc`：文档和用户手册。 - `config`：配置文件示例。 - `sql`：生成的SQL脚本模板。 - `scripts`：辅助脚本和工具。 在实际操作中，用户需要按照README的指示编译源代码，配置ora2pg以连接Oracle数据库，并根据需求定制迁移设置。之后，运行ora2pg进行数据和结构的迁移，最后在PostgreSQL环境中执行生成的SQL脚本来完成整个迁移过程。 ora2pg是Oracle到PostgreSQL迁移过程中的利器，它通过自动化处理减轻了大量手动工作，使得大型数据库的迁移变得更为高效和可控。然而，使用ora2pg前，用户需要对数据库管理、Perl编程以及两者的差异有一定了解，以确保迁移过程的顺利进行。

FudanCourtReservation_是一个用于自动预约复旦体育场馆（如羽毛球，网球等）的_P_FudanCourtReservation网球等）的_P_FudanCourtReservation.zip 复旦大学作为中国知名的高等学府，不仅在学术研究上有着深厚的底蕴，同时也在校园文化生活方面提供了丰富的体育活动资源。为了更好地服务于校园内外的师生和校友，复旦大学推出了一个名为“FudanCourtReservation”的系统，该系统的主要功能是实现复旦体育场馆的自动预约服务。 这个系统覆盖了校园内多个体育场馆，尤其是为羽毛球和网球等热门项目提供了预约功能。用户可以通过这个系统方便快捷地预定到自己心仪的场馆和时段，无论是进行体育锻炼、俱乐部活动还是校际比赛的安排都变得轻松不少。这样的预约系统大大提高了场地的使用效率，避免了因场地紧张而导致的冲突和不便。 FudanCourtReservation系统的设计考虑到了用户操作的便捷性和直观性。用户界面友好，操作步骤简洁明了，即使是首次使用系统的人也能快速上手。此外，系统可能还会包含一些智能推荐功能，根据用户的偏好和历史活动，推荐适合的场地和时间，甚至在某些情况下，系统能够自动根据用户的历史数据进行预约。 在技术实现上，FudanCourtReservation系统可能运用了当前流行的网络技术，比如云计算、大数据分析等。通过这些技术，系统能够高效地处理大量的预约请求，同时保证系统的稳定运行和数据的安全性。为了适应不同用户的需求，系统还可能具备一定的扩展性，能够在未来接入更多种类的体育活动或新增功能。 当然，这样一个自动预约系统还涉及到许多细节上的考量。比如预约流程的公平性，如何处理多人同时预约同一场地的情况，以及在特殊情况下如校园大型活动或紧急维护时如何进行场地调整和用户通知等。此外，系统还可能提供用户反馈机制，通过用户的反馈来不断完善和优化服务。 值得一提的是，FudanCourtReservation系统的推出，不仅仅是为了提供一个预约工具，更是复旦大学校园生活服务升级的一部分。它体现了学校对师生体育活动的重视，也是高校服务社会化、智能化的一个缩影。通过这样的系统，复旦大学不仅提升了校园设施的利用效率，还进一步营造了积极向上的校园体育文化氛围。 考虑到FudanCourtReservation系统的实际运行效果，它还将作为其他学校或机构的参考案例，促进整个教育领域体育设施管理和服务水平的提升。随着智慧校园建设的推进，类似FudanCourtReservation的系统将成为未来高校体育服务的重要组成部分。通过这种智能预约系统，大学体育活动的组织和管理将更加科学化、人性化，为校园生活带来更多的便利和活力。