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一种基于深度强化学习 （DRL） 的面向 QoE 的计算卸载算法 资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审绝对信服的，拿来就能用。放心下载使用！源码、说明、论文、数据集一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主，感谢支持

电流镜运放失配教学：基础训练与实用指南，包含两份文档电路，适合新手下载即用，掌握电流镜失配（current mismatch）的两种经典一级电流镜与cascode电流镜技术，以五管OTA运放为例，学习如何使用Cadence软件测量总失配贡献,电流镜运放失配教学：基础训练与实用指南，包含两份文档电路，Cascode电流镜与经典一级电流镜失配的剖析与验证方法，并以五管OTA运放为例，教授如何使用Cadence软件精确测量出总失配贡献，非常适合电路设计新手下载使用。,电流镜运放的失配教学，两份文档电路 非常适合新手，基础训练很重要，下载即可直接使用 1，电流镜失配 current mismatch 两种经典的一级电流镜 cascode 电流镜 2，主要以五管OTA运放为例子，怎么用Cadence软件测量出总的失配贡献 ,电流镜失配;两份文档电路;基础训练;Cadence软件测量;五管OTA运放,《电流镜运放失配教学：两份文档电路基础训练》

在当前的信息技术领域，插件作为一种扩展应用或功能的方式，已经在各类软件系统中扮演了至关重要的角色。随着软件个性化和多样化需求的不断增长，dify插件系统应运而生，为用户提供了丰富的插件选择，以满足不同的使用场景和需求。 从给定的文件名称列表中可以看出，这些插件专注于不同的应用场景，涵盖了自然语言处理、本地化人工智能、电子邮件管理、企业通讯、正则表达式处理、深度学习框架、文本工具以及数据可视化等多个方面。具体而言： langgenius-tongyi_0.0.43-offline.difypkg：该插件可能用于实现多语言之间的即时翻译，提供本地化服务，适用于需要进行语言转换和内容国际化的企业或个人用户。 langgenius-localai_0.0.3-offline.difypkg：针对本地人工智能的需求，该插件可能包含了一系列AI模型，可以在不依赖云端服务器的情况下，在本地执行复杂的AI算法和任务。 langgenius-email_0.0.7-offline.difypkg：作为一个专注于电子邮件管理的插件，它可能集成了邮件自动分类、智能回复等功能，有助于提高用户处理日常邮件的效率。 langgenius-dingtalk_0.0.4-offline.difypkg：这可能是一个集成了企业通讯平台钉钉功能的插件，允许用户通过dify平台直接与钉钉进行交互，实现信息同步与管理。 langgenius-regex_0.0.3-offline.difypkg：正则表达式处理是编程和文本编辑中的常见需求，该插件可能提供了强大的文本模式匹配与搜索功能，方便开发者在本地环境下执行复杂的文本匹配任务。 langgenius-huggingface_tei_0.1.0-offline.difypkg：考虑到Hugging Face是知名的深度学习社区，该插件可能能够集成TEI（Transformers生态系统集成）功能，让用户在dify平台上轻松地使用和部署预训练的模型。 yizixuan-text_tools_0.0.4-offline.difypkg：这个插件可能提供了一系列的文本处理工具，如文本编辑、转换、分析等功能，方便用户快速处理文档和数据。 langgenius-echarts_0.0.1-offline.difypkg：数据可视化在报告和分析中占据着重要地位，该插件可能包含了ECharts图表库，使得用户能够在dify平台上创建丰富的交互式图表。 以上这些插件均以difypkg为后缀，表明它们符合dify插件系统的技术规范，能够无缝集成并扩展dify平台的功能。这些插件的共同特点是离线运行能力，意味着用户无需依赖网络连接，就可以在本地环境中充分利用插件提供的各项高级功能，这对于需要保障数据安全和处理速度的场合尤为关键。 考虑到插件的多样性和功能性，不难理解为什么用户会觉得“dify相关插件比较好用的一批”。这些插件的开发和集成，不仅仅展现了dify平台的开放性和可扩展性，也体现了软件开发中模块化和专业化的发展趋势。用户可以根据自己的具体需求选择合适的插件，从而在保持高效率的同时，也确保了操作的简便性和系统的稳定性。 无论是在商业办公、科研开发还是日常学习中，这样的插件集合都能够为用户提供极大的帮助。通过集成这些插件，用户可以构建起一个强大而高效的工作环境，极大地提升工作和学习的效率，同时也能够激发更多的创新思维和解决方案的实现。 dify平台所展现的插件生态和开放策略，不仅为用户提供了丰富多样的选择，也推动了整个软件产业向更加模块化和用户友好的方向发展。随着未来技术的不断进步和用户需求的进一步深化，dify及相关插件系统有望在更多领域展现其强大的实力和无限的可能性。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。OpenCV-contrib是其扩展模块，包含了更多实验性的功能和最新的研究结果。本资源是已经使用CMake工具在Visual Studio 2019环境下编译好的OpenCV与OpenCV-contrib的版本，特别适合于在Windows系统上使用VS进行开发。 CMake是一个开源的跨平台自动化构建系统，它不直接构建项目，而是生成针对特定IDE（如Visual Studio、Xcode等）的项目文件。CMake的优点在于它可以管理不同平台和编译器下的构建过程，使得项目配置更加统一和简化。 在VS2019中使用这个预编译的OpenCV库，首先需要了解如何配置C++项目以链接到这些库。以下是一步一步的配置步骤： 1. **创建新项目**：在VS2019中，选择“创建新项目”，然后选择C++的控制台应用程序或其他类型的项目。 2. **配置CMake**：如果项目使用CMake，需要在CMakeLists.txt文件中指定OpenCV库的位置。添加如下代码： ``` find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries( ${OpenCV_LIBS}) ``` 这里的``应替换为你的项目名称。 3. **设置库路径**：在项目属性中，需要配置附加库目录，指向OpenCV的lib文件夹。同时，配置附加包含目录，指向头文件所在的include文件夹。 4. **使用OpenCV**：现在可以开始在代码中导入OpenCV头文件并使用库函数。例如： ```cpp #include #include int main() { cv::Mat img = cv::imread("image.jpg"); if (img.empty()) { std::cout << "无法读取图片" << std::endl; return -1; } cv::imshow("Image", img); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 5. **运行与调试**：保存所有更改后，可以在VS2019中编译并运行项目。如果一切配置正确，程序将能够读取并显示图像。 在实际开发中，OpenCV可以应用于各种场景，如图像处理、特征检测、目标识别、视频分析等。OpenCV-contrib中的扩展模块提供了额外的功能，如深度学习模块（DNN）、XFeatures2D（特征检测与描述符）以及SIFT和SURF等经典算法。 注意，使用预编译库时，确保库版本与你的项目需求匹配，并且注意动态库与静态库的使用，这可能影响最终程序的大小和运行依赖。同时，对于OpenCV的更新版本，可能会有新的API和功能，因此定期检查官方文档和更新是很有必要的。 这个压缩包提供的预编译OpenCV与OpenCV-contrib库为开发者节省了编译时间，可以直接在VS2019项目中使用，提高了开发效率。只需正确配置项目，就可以充分利用OpenCV的强大功能进行计算机视觉相关的开发工作。

我VNC用了8年了。在WIN7下用了3年多，不管是32位还是64位系统都没有出过问题,真的很好用!

Spring表达式语言SpEL用法详解 Spring表达式语言SpEL是一种强大的表达式语言，支持运行时查询和操作对象图。SpEL使用#{...}作为定界符，所有在大括号中的字符串均被认为是SpEL。SpEL为bean的属性进行动态赋值提供了便利。 SpEL支持的数据类型包括整型、浮点型、字符串、布尔值等。例如：#{5}表示整型，#{3.45}表示浮点型，#{'tom'}或#{"tom"}表示字符串，#{false}表示布尔值。 SpEL支持的运算符号包括+、-、*、/、%、^、<、>、==、<=、>=、lt、gt、eq、le、ge、and、or、not等等。SpEL也支持正则表达式匹配和字面量的表示。 SpEL可以实现通过Bean的id对Bean进行引用、调用方法及引用对象的属性计算表达式的值。例如，在beans-spel.xml文件中，我们可以使用SpEL来动态赋值 Bean 的属性，例如： ```xml ``` 在上面的例子中，我们使用SpEL来计算tyrePerimeter的值，使用了Java的Math类中的PI常量和乘法运算符。 SpEL也支持静态方法和静态属性的调用。例如： ```java public class Car { public Car() { } public Car(String name) { this.name = name; } private String name; // 轮胎周长 private double tyrePerimeter; private double price; } ``` 在上面的例子中，我们可以使用SpEL来调用静态方法，例如：#{T(java.lang.Math).PI}。 SpEL也支持if-else语句和三元运算符。例如： ```java #{score > 90 ? '优' : '不及格'} ``` 在上面的例子中，我们使用SpEL来实现if-else语句，根据score的值来判断学生的成绩是否及格。 SpEL是一种功能强大且灵活的表达式语言，对于Spring框架中的Bean的属性赋值和操作提供了便利。

标题中的“香橙派AI Pro外壳”指的是Orange Pi AI Pro这款单板计算机的保护壳，它是专门为这款设备设计的3D打印模型。香橙派（Orange Pi）是知名的开源硬件品牌，提供各种类型的单板计算机，类似于树莓派（Raspberry Pi）。AI Pro型号在其系列中属于较高配置，可能集成了人工智能和机器学习的功能，因此被命名为AI Pro。 3D打印是一种增材制造技术，通过逐层堆积材料来创建三维物体。在这个场景中，用户可以下载提供的STL文件，这是一种用于3D打印的几何数据格式，包含了构成模型的多边形面片信息。这些文件名如“零件1.STL”、“零件2.STL”等，表明它们是外壳的不同组件，可能需要组合起来进行3D打印。"mi.STL"可能是“米子框”的缩写，而“米子框.STL”和“镂空.STL”可能是特定结构或装饰元素的3D模型，可能是为了增加外壳的稳固性或美观度。"零件2 - 副本.STL"可能是一个备用或修改过的版本，以防用户需要调整或替换。 3D打印香橙派AI Pro外壳的过程可能包括以下步骤： 1. 下载所有STL文件，并使用3D打印软件（如Cura、Slic3r等）进行预处理。 2. 在预处理软件中，用户可以调整打印参数，如层高、填充密度、打印速度等，以适应他们的3D打印机和材料。 3. 将预处理后的G-code文件上传到3D打印机，开始打印过程。 4. 打印完成后，可能需要进行后处理，如去除支撑材料、打磨表面等。 5. 将各个3D打印部件组装在一起，形成完整的香橙派AI Pro外壳。 3D打印技术在DIY爱好者和创客社区中非常流行，因为它允许用户根据个人需求定制产品。在这个案例中，3D打印香橙派AI Pro的外壳不仅为设备提供了物理保护，还可以展示用户的个性化设计和技能。同时，由于“已验证OK”，说明这些3D模型经过实际测试，能够正确安装并保护香橙派AI Pro，降低了用户自行设计的风险。

电影评分数据集-用于电影推荐系统。有两个数据集。 数据集1：包括movies.csv和ratings.csv两个文件。movies.csv文件总共有27,279行，除第1行是表头外，每行用3列表示一部电影，分别为电影id（movieId）、电影名称（title）和电影类型（genres）。ratings.csv文件总共有20,000,264行，除第1行是表头外，每行用4列表示一位用户对一部电影的评分，分别为用户id（userId）、电影id（movieId）、评分（rating）和评分时间（timestamp）。这里的评分时间是用unix时间戳表示的。在这个数据集中并没有提供用户的个人信息，可能是出于保护用户隐私的考虑。 数据集2：ratings.dat是另一个电影评分数据集。包含了6000多位用户对近3900个电影的共100万（1,000,209）条评分数据，评分均为1～5的整数，其中每个电影的评分数据至少有20条。

实时人体姿势检测是计算机视觉领域的一个重要分支，它能够在视频或图片中快速准确地识别出人体的关键点，并分析出人体的姿态信息。这种技术广泛应用于健身分析、人机交互、视频监控和增强现实等领域。MoveNet Lightning 模型是 TensorFlow 官方推出的一款高效的人体姿势检测模型，其设计初衷是为了提供低延迟、高准确率的实时人体姿势检测能力。 MoveNet Lightning 模型是基于之前发布的 MoveNet Thunder 版本改进而来，相较于 Thunder 版本，Lightning 版本在保持高准确性的同时，大幅降低了模型的复杂度和运算资源消耗，从而在轻量级设备上也能实现良好的实时检测效果。该模型采用 MobileNetV2 作为基础架构，并融入了自适应的多尺度特征融合技术，以更好地处理不同尺寸和距离的人体姿态。 使用 MoveNet Lightning 模型进行人体姿势检测主要涉及以下几个步骤：首先需要准备训练数据集，这通常包括大量带有标记关键点的人体图片。然后，根据需要对模型进行适当的训练和调优，以适应特定的应用场景。在模型训练完成后，开发者可以将训练好的模型部署到各种计算平台，包括服务器、边缘计算设备甚至是移动设备上，实现快速的实时检测。 具体实现时，开发者需要编写 Python 代码，并利用 TensorFlow 或者 TensorFlow Lite 等框架。在代码中，首先要导入 MoveNet 模型相关的库和函数，加载预训练的模型权重。然后通过摄像头或其他视频源捕捉实时画面，并将捕获到的图像传入模型。模型会对每帧图像进行处理，提取人体的关键点，并计算出人体的姿态信息。开发者可以根据这些信息开发出各种应用，例如实时姿态修正、健康监测和交互式游戏等。 值得注意的是，尽管 MoveNet Lightning 模型的性能非常出色，但在实际应用中，开发者仍需考虑处理各种实际问题。例如，如何处理不同光照、遮挡和背景复杂度对检测准确性的影响，以及如何优化算法以进一步降低延迟等。此外，针对特定应用领域，可能还需要进行额外的定制开发工作以提升模型性能。 MoveNet Lightning 模型为实时人体姿势检测提供了一种高效且轻量级的解决方案，通过合理的设计和优化，可以在各种应用场景中实现快速准确的人体姿态识别。这对于推动人体交互技术的发展和应用具有重要意义。