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Terraform-Azurerm-dns Azure，一个WIP中的DNS。 module " statebucket " { source = " JamesWoolfenden/dns/azurerm " version = " 0.2.0 " common_tags = var . common_tags } 该模块实现common_tags方案。 在示例实现examplea.auto.tfvars的示例中，您将找到描述的基本映射： common_tags = { environment = " Production " } 该项目是100％开源的，并根据许可。 要求 没有要求。 提供者 姓名 版本 天青 不适用 模组 没有模块。 资源 姓名 输入项 姓名

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hpilo-python模块开发所用到的API接口列表(全完版) 如有需要可以拿走，有错误希望指正联系我。内附联系方式。

使用 STM32F103RC 芯片，STM32IDE 1.11.0 编译器。LwIP 2.1.3 版本，FreeRTOS 10 支持套接字通信和ping通信。 核心是 lwip 在 OS 模式下的 移植，opt 配置 头文件 中的系统相关参数的配置 非常重要。 FreeRTOS 的 内存配置也非常重要，要考虑到 lwip 会动态创建 task。 主程序在初始化完成后，启动一个 task ，轮询 lwip 的底层数据包。 LwIP 协议栈 驱动 ethernetif.c ethernetif_init() -> low_level_init() -> 初始化底层 MAC&PHY [task] DefaultTask() -> ethernetif_input() -> low_level_input() -> mux + read() [task] tcpip_thread() -> low_level_output() -> mux + write()

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驾驶疲劳是影响交通安全的重要因素之一，疲劳驾驶预警系统的研究是十分有必要的。针对面部特征精确定位及疲劳驾驶检测问题，提出眼、鼻和嘴部三组卷积值加权求和的算法，根据三者状态信息对实验结果影响程度设置不同的权重系数，构造疲劳监测模型。首先对拍摄的驾驶员图片进行人脸检测，获得面部图像，按比例对合成的卷积模板划分三部分器官区域，结合模板卷积的相关理论，采用多目标优化技术，然后对面部器官状态进行疲劳判断，并得到相应的判定结果。实验表明，综合眼、鼻和嘴部信息模板不同的权重系数，突出了重要器官区域的影响，提高了疲劳检测准确性和鲁棒性，为最终构建一种实时的、可靠的非接触式驾驶员监测系统提供了理论基础。

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