能实现Snipaste截图贴图、PearOCR文字识别、滚动屏幕长截图。还有直接截gif动图、截图后进行标注等这些功能都比较常用，这样就可以少装好几款软件，避免来回切换的麻烦。安装好PixPin打开，它会出现在任务栏托盘图标处，没有界面。右键它任务栏托盘图标，可以查看相关功能，以及进行一些修改设置。 默认快捷键Ctrl+1是截图，用户能自由框选范围，框选后有很多功能按钮。比如，对截图内容操作标注，加箭头、形状、马赛克、文字等。其中有一个长截图，当网页过长，屏幕不够大，就可以用它滚动截屏。 同时它还能录制截取gif动图，轻度使用的话，可以用来代替ScreenToGif。另外，按快捷键Ctrl+2可以将截图像Snipaste一样贴图，固定到屏幕上。注意，这里有一个非常强大的功能，如果截图上有文本文字。 这些文字竟然能直接选中复制，它用到了OCR文字识别，完全离线无需联网。如此一来，各种照片、无法复制的文档等，都能用它快速提取文字。PixPin绝对是非常高效实用的生产力利器，推荐大家可以试试。

Solaris 10 操作系统充分利用了AMD 皓龙直连架构的特性，改进了线程库以及对芯片多线程的支持。另外 AMD 皓龙处理器支持海量内存满足用户更大数据库的要求，同时提供大负载应用下更高的内存带宽和更高的 I/O 带宽。还有在低功耗方面的优势可以在节约大量的能源的同时降低使用成本。南京欣网视讯科技股份有限公司认为，应用软件向 Solaris 10 的移植过程比较顺利，而且移植完成之后形成新的应用系统拥有更好的性能价格比，具有更强的市场竞争力。

这是我今年年初做的一个BBS 使用的是JSP + Struts + Hibernate 开发的，基本的论坛功能差不多都有 界面也还凑合（自我感觉良好） 现在把它拿出来和大家分享 不为别的 只要能给需要的人一点借鉴就好！

离网DOA估计的径向稀疏贝叶斯学习MATLAB代码__MATLAB codes for _Root sparse Bayesian learning for off-grid DOA estimation_.zip 在信号处理领域，方向到达（Direction of Arrival, DOA）估计一直是研究的热点。离网DOA估计关注于在缺乏精确阵列流型信息的情况下，对入射信号的方向进行估计。径向稀疏贝叶斯学习（Root Sparse Bayesian Learning, root-SBL）是一种新兴的算法，它利用贝叶斯推断框架，通过稀疏性先验信息实现对信号参数的估计。这种方法尤其适用于多源信号环境，能够有效分离和定位来自不同方向的信号。 径向稀疏贝叶斯学习作为一种统计信号处理方法，其核心在于通过引入稀疏先验信息来增强信号检测的准确性。在实际应用中，这一算法能够处理信号源非严格稀疏的情况，对于非网格（off-grid）场景同样有效。传统的DOA估计方法，如多重信号分类（MUSIC）和最小范数法（MNM），在面对离网问题时存在估计偏差和分辨率低下的问题，而root-SBL算法通过迭代优化，能够克服这些问题，提供更为精确的估计。 root-SBL算法的实现通常涉及到复杂的数学推导和数值计算。在MATLAB环境中，通过编写特定的代码来实现该算法，可以为研究者和工程师提供一个直观且易于操作的工具。这些MATLAB代码通常包含了信号的生成、模型参数设置、算法参数调整以及最终的性能评估等多个环节，为用户提供了完整的实验流程。 在算法的MATLAB代码实现中，可以观察到以下几个关键步骤： 1. 初始化参数：包括信号源的数量、信噪比（SNR）、阵列的配置等。 2. 信号模型构建：基于已知或假设的信号和噪声模型来构建信号的统计特性。 3. 迭代更新：通过迭代过程不断更新信号的估计值，直到满足收敛条件。 4. 结果分析：对估计得到的DOA结果进行分析，包括误差统计和分辨率分析等。 对于root-SBL算法的MATLAB实现而言，其代码通常需要精心设计以确保计算效率和结果的准确性。这些代码可能涉及矩阵运算、优化算法以及性能评估等多个方面。在用户界面上，应当提供友好的交互功能，以便用户能够方便地进行实验设置和结果查看。 离网DOA估计的径向稀疏贝叶斯学习MATLAB代码提供了一个强大的工具，用于在复杂的信号环境中准确地估计信号的到达方向。该算法和代码实现了将理论算法与实际应用相结合，为相关的学术研究和工程实践提供了有力的支持。

随着互联网技术的迅速发展，全球各行各业在互联网的推动下经历了深刻的变革。互联网技术的成熟推动了生产力的巨大进步，其影响力之深远可被誉为第四次工业革命。在这样的背景下，电子商务应运而生，它不仅改变了企业与客户间的营销关系，还使得传统实体店面销售逐渐向网络电子商务营销模式转变。随着越来越多的企业加入网上购物平台的建设，它们得以降低实体店面的营销成本，同时在保证商品质量的前提下，有效提高企业收益。本课题正是在这样的背景下提出，旨在通过SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）技术，实现网上购物商城的前台和后台系统的构建。采用分布式与集群相结合的模式开发和部署系统，这样的开发方式不仅加快了开发速度，提高了开发效率，还确保了开发层次的明确性，并能够支撑大规模数据量的访问。因此，本系统对于计划进入网上商城领域的商家具有重要的参考价值。 Java作为一种面向对象的编程语言，在电子商务领域应用广泛，尤其在开发网络应用程序时，Java具备跨平台运行、良好的安全性和高效的性能等优势。本毕业设计（论文）详细介绍了基于Java技术的网上商城的设计与实现过程。通过对Java网络编程的深入研究，结合当前互联网发展状况，选用SSM框架实现了网上商城的需求。SSM框架基于Spring、SpringMVC和MyBatis三个开源框架，它具有结构清晰、开发高效等特点，并且在企业级应用开发中被广泛应用。在实现过程中，本课题设计了系统的功能模块，包括用户模块、商品模块、购物车模块、订单处理模块等，每一模块均包含了详细的功能描述和实现方法。同时，系统的开发过程还涉及了数据库设计、前端页面设计和后端逻辑处理，从而确保了整个网上商城系统的完整性和高效性。 在实现网上商城的过程中，还必须考虑到系统的可扩展性和维护性。通过合理的模块划分和接口设计，可以有效地实现系统的灵活扩展。同时，采用分层的架构设计，将业务逻辑层、数据访问层和表示层分开，这样既有利于代码的维护，也便于后续的系统升级和功能扩展。此外，系统在设计时还考虑了安全性问题，通过身份验证、权限控制等安全机制，保护了用户的交易安全和个人隐私。 本课题通过Java语言和SSM框架实现了网上商城的设计与开发，不仅能够为用户提供便捷的在线购物体验，还能帮助商家高效地管理商品和订单信息。本商城系统设计合理、功能完善、操作便捷，具有较好的市场推广潜力和应用价值，对于传统企业和新兴电商而言，本系统提供了一个优秀的网络购物平台解决方案。随着互联网技术的不断进步和电子商务的不断发展，本系统还具备进一步的优化和扩展空间。

如何在Simulink环境中构建IEEE69节点配电网模型，并在此基础上集成风力发电、光伏发电等新能源设备以及SVC无功补偿设备。首先概述了IEEE69节点配电网的基本概念及其重要性，接着分别阐述了风力发电和光伏发电设备的建模方法，包括具体的Matlab代码片段用于创建和连接这些设备。随后讨论了SVC的作用机制及其在Simulink中的配置方式。最后强调了通过模拟实验验证模型的有效性，以确保新能源设备和无功补偿装置能够提升整个电力系统的稳定性与效率。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士，尤其是那些希望深入了解新能源设备和无功补偿技术在配电网中应用的人群。 使用场景及目标：适用于高校科研机构的教学与研究，电力公司及相关企业的项目规划和技术评估。主要目的是帮助研究人员更好地理解和掌握新能源设备和无功补偿设备的工作原理及其对配电网性能的影响。 其他说明：文中提供的代码片段仅为示例，在实际操作中可能需要根据具体情况进行调整。此外，随着技术的发展，未来可能会有更多先进的技术和设备被应用于此类模型中。

航空复合材料是现代航空器中广泛使用的重要材料，其制造过程的复杂性和特殊性使得生产计划与调度工作十分困难。特别地，复合材料生产中的“手工铺层与热压罐固化”湿法成型是一种典型的可重入制造过程，此类过程具有时间约束和能力约束，与传统的JobShop或FlowShop生产方式不同，现有的可重入制造系统调度方法往往难以解决航空复合材料生产调度中遇到的问题。为了解决这一难题，叶文华和施晶晶提出了一种基于扩展Petri网模型的调度方法，以实现航空复合材料可重入制造过程的有效调度。 扩展Petri网模型是一种用于描述和分析复杂系统动态行为的数学建模工具，其基本单位是库所（表示系统中某种资源或状态）和变迁（表示系统中发生的事件或动作）。通过在传统Petri网的基础上进行扩展，如加入时间属性、颜色标识等，扩展Petri网能够更好地表达系统中的复杂约束和变化，适合于描述具有复杂生产调度需求的制造过程。 在航空复合材料生产调度的具体应用中，首先需要构建一个扩展的赋时着色Petri网模型，该模型能够详细地反映出湿法成型生产过程中的各个环节及其内在逻辑关系。随后，研究者将总完工时间最小化设为调度优化目标，这符合制造过程中追求高效率、缩短生产周期的基本要求。 为了达到总完工时间最小化的目标，叶文华和施晶晶提出了一种综合调度方法，该方法结合了A*算法和遗传算法。A*算法是人工智能领域中一种效率较高的路径搜索算法，能够根据启发式信息快速找到最优解；遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局搜索算法，适合于解决复杂优化问题。两种算法的结合，一方面可以通过A*算法迅速收敛于最优路径，另一方面利用遗传算法在全局范围内进行搜索，兼顾了搜索的广度和深度，提高了调度方案的优化质量。 在提出综合调度方法后，研究者还给出了具体的算法实现步骤，并通过实例验证了该方法的有效性。实例的验证结果表明，提出的调度方法能够有效优化生产计划，提高设备利用率，缩短生产周期，满足航空工业的发展需求。 关键词中的“航空复合材料”指出了研究对象的行业特定性，“可重入制造”描述了生产过程的类型，“约束”和“调度”突出了研究问题的核心，“Petri网”表明了研究中所采用的主要分析工具。这些关键词反映了文章研究的主要内容和方法。 本文还提到了一些相关工作，如Yin-Hsuan Lee和吕文彦等人运用Petri网建立半导体可重入制造过程动态模型，以及王犇等人的启发式方法，这些都为本研究提供了理论与技术参考。同时，本文的研究成果得到了“高等学校博士学科点专项科研基金”的支持，这是中国高校针对博士学科点研究项目提供的专项资助。 作者简介中提到叶文华教授及其研究方向，如现代集成制造、柔性制造自动化等，这些背景信息为我们理解文章的研究内容和深度提供了支持。文章的中图分类号为TP391，这是计算机科学和相关领域中一个重要的分类号，涵盖了计算机网络、人工智能、制造自动化等诸多方面，与本文研究主题紧密相关。 基于扩展Petri网模型的航空复合材料可重入制造过程调度方法是一个集成数学建模、人工智能算法和先进制造技术的跨学科研究课题。该研究成果不仅对航空复合材料的生产调度具有重要的应用价值，也为其他复杂制造过程的优化调度提供了新的研究思路和方法。

离网DOA估计的径向稀疏贝叶斯学习MATLAB代码__MATLAB codes for _Root sparse Bayesian learning for off-grid DOA estimation_.zip 径向稀疏贝叶斯学习(Root Sparse Bayesian Learning, Root SBL)是一种用于信号处理的高级统计算法，尤其在方向估计(direction of arrival, DOA)领域中发挥了重要作用。DOA估计是指确定声波或电磁波等信号源的方向。在许多实际应用场景中，如雷达、声纳、无线通信以及定位系统，DOA估计是一个关键问题，对于系统性能的提升至关重要。 Root SBL算法在处理离散信号源时，能够提供更准确的估计。与其他稀疏表示方法相比，Root SBL不仅具有更高的定位精度，还能够在信号源完全离散的情况下，有效地处理信号。这使得它在信号处理领域受到广泛关注，并成为了一项研究热点。 Matlab是一种广泛应用于算法开发、数据可视化、数值计算的高级语言和交互式环境。Matlab提供了一套丰富的函数库，支持多种算法的快速实现和仿真，包括Root SBL算法。因此，Matlab是研究和实现Root SBL算法的一个理想平台。 在Matlab环境中，Root SBL算法的实现通常涉及复杂的数学运算，包括矩阵运算、向量处理、概率密度函数的估计以及优化算法等。使用Matlab的用户可以便捷地调用各种内置函数，进行数据处理和算法仿真，从而深入研究算法的特性及其在不同场景下的表现。 为了支持研究者和工程师使用Matlab进行Root SBL算法的开发和实验，已有开发者分享了Root SBL算法的Matlab代码包。这些代码包通过封装Root SBL算法的核心功能，使得用户无需从头开始编写复杂算法，大大缩短了开发周期，并减少了实现过程中的错误。 代码包中可能包含了算法实现所需的多个脚本文件，如初始化参数设置、算法参数调整、信号模拟、稀疏表示计算、DOA估计结果输出等。用户可以通过修改这些脚本中的参数，针对具体的应用场景进行算法调整和优化，以获得最佳性能。 Matlab环境下的Root SBL算法代码包，为信号处理领域的研究者和工程师提供了一个强有力的工具，可以方便地实现、测试并优化离网DOA估计技术。它不仅推动了算法的实际应用，也为相关领域的深入研究提供了便利。

标题中的“最全的仿百度文库和豆丁网系统demo”表明这是一个模仿百度文库和豆丁网功能的系统演示。这样的系统通常涉及到在线文档分享、预览、下载等功能，用户可以上传文档并与其他用户分享知识。在描述中，关键词重复强调了“最全”，暗示这个demo可能包含了这两个网站的主要特性。 标签中提到了“百度文库”、“豆丁网”和“FlashPaper”。百度文库和豆丁网是中国知名的文档分享平台，它们允许用户上传、浏览和下载各种格式的文档。而“FlashPaper”则是一个关键的技术工具，它用于将纸质文档快速转换为交互式的SWF（ShockWave Flash）文件，便于在网络上传输和展示。 在压缩包的文件列表中，我们看到了多个与FlashPaper相关的文件，如“FlashPaper组件- -完整的API - P2P FMS C# Ajax SEO 项目技术 健康营养.htm”等，这些文件很可能包含了FlashPaper的API（应用程序接口）文档、使用教程和技术细节。例如，“ASP.NET调用FlashPaper”的文件可能是关于如何在ASP.NET环境中集成FlashPaper进行文档转换的示例或教程。还有“DSOframer.ocx使用指南.pdf”和“.txt”文件，这些都是关于DSOframer控件的使用说明，该控件常用于在网页中嵌入SWF文件，实现在线预览文档。 通过这些文件，我们可以学习到以下知识点： 1. **FlashPaper技术**：它是Adobe的一个产品，可以将PDF、Word等格式的文档转换成SWF，使得文档在网络上的显示更加流畅，同时保持了原始格式的排版和样式。 2. **C#与ASP.NET集成**：文件中提到了C#和ASP.NET，这意味着这个系统是基于.NET框架开发的，可能使用C#语言编写后端代码，利用ASP.NET来构建Web应用。 3. **P2P技术**：可能涉及文档的分布式存储和传输，提高系统性能和可扩展性。 4. **FMS（Flash Media Server）**：可能用于流媒体服务，支持实时视频和音频，也可能用于SWF文件的高效分发。 5. **Ajax技术**：用于创建更响应式的Web页面，用户可以在不刷新整个页面的情况下更新部分内容，提升用户体验。 6. **SEO优化**：系统的开发可能考虑了搜索引擎优化，以增加文档的可发现性和搜索引擎排名。 7. **DSOframer控件**：这是一个ActiveX控件，用于在IE浏览器中嵌入SWF文件，实现文档的在线预览。 8. **文件组织结构**：“_files”后缀的文件夹可能包含的是与HTML页面配套的资源文件，如CSS样式表、JavaScript脚本和图片。 通过研究这些文件，开发者可以了解到如何构建一个类似百度文库和豆丁网的系统，包括文档转换、前端展示、后台处理等多个环节，这对于开发在线文档分享平台是非常有价值的。

在当今数字化时代，自动化脚本在各种场景中扮演着越来越重要的角色，尤其是在需要大量重复劳动的任务上。其中一个典型的例子就是在票务网站上实现自动刷新和抢票功能。本压缩包内含的文件聚焦于如何使用Python编程语言结合Selenium工具集来实现一个自动刷新并尝试抢购大麦网热门演出门票的脚本。大麦网作为中国领先的票务平台，提供各种演唱会、体育赛事、话剧等票务服务，因此在某些热门活动的票开始售卖时，人们往往需要与时间赛跑，手动刷新页面并尽可能迅速地完成购票流程。然而，随着自动化抢票脚本的出现，这一过程变得更为高效和轻松。 Python作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言，其简洁的语法和强大的库支持为开发者提供了极大的便利。Selenium作为一个自动化测试工具，常被用于Web应用测试中模拟用户行为，它能够控制浏览器执行各种动作，比如点击按钮、填写表单、等待页面加载等。结合Python和Selenium，开发者可以编写脚本模拟用户在大麦网上刷新页面并尝试购买门票的行为。 本压缩包名为“基于Python和Selenium实现的大麦网自动刷新抢票脚本.zip”，包含了实现上述功能所需的所有脚本文件和相关资源。文件的名称列表中的“damaiAuto-master”表明这是一个主版本目录，其中可能包括了Python脚本文件(.py)、Selenium驱动程序文件以及可能的配置文件和说明文档。由于文件内容未提供，我们无法具体了解脚本的工作原理，但可以推测它可能包含了以下几个关键步骤： 1. 初始化Selenium WebDriver，选择合适的浏览器和版本。 2. 登录大麦网的用户账户（如果需要的话）。 3. 设置好目标演出的门票查询条件。 4. 循环执行页面刷新和查询操作，直到目标演出门票出现在列表中。 5. 在检测到门票可用时，自动填写必要的购票信息并尝试完成支付流程。 6. 处理可能出现的异常和错误，比如网络问题、页面加载超时、支付失败等。 7. 可能还包括一个用户友好的界面或日志记录功能，让用户能够监控脚本的运行状态。 使用自动化脚本来抢票虽然可以提高效率，但必须注意的是，这种行为可能违反了票务网站的服务条款。一些网站明确禁止使用自动化工具进行抢票，因为这会破坏公平性，并可能导致服务器过载。因此，在使用此类脚本之前，用户应当仔细阅读并遵守大麦网以及其他票务平台的相关规定。此外，抢票脚本的使用应当合理且不应当对网站的正常运行造成干扰。 使用自动化技术来优化个人的生活和工作是一种趋势，但技术应当以一种负责任和合规的方式使用。对于编程人员和自动化爱好者来说，了解如何利用Python和Selenium开发实用工具是一门宝贵的技能，但更重要的是要理解技术的应用边界以及其可能带来的法律和道德问题。在追求技术进步的同时，也应当倡导合理、公正的技术应用，以促进社会的健康和谐发展。