java项目中常使用到的工具类：zip压缩解压缩、rar解压(有密码的文件)、gz解压、FTP上传与下载

在评估工作中，指标体系的构建是关键环节。文中将对指标体系构建的一般过程进行深入研究，总结了指标体系构建需遵循的原则，介绍了指标体系构建的流程，最后对指标的筛选进行重点研究，为指标体系的构建提供了理论依据。

主要介绍了Visual Studio中根据系统区分引用64位、32位DLL动态库文件的配置方法,本文在VS2008中测试通过,其它VS版本可以参考下

我们在进行pcb布线时总会面临一块板上有两种、三种地的情况，傻瓜式的做法当然是不管三七二十一，只要是地，就整块敷铜了。这种对于低速板或者对干扰不敏感的板子来讲还是没问题的，否则可能导致板子就没法正常工作了。当然若碰到一块板子上有多种地时，即使板子没什么要求，但从做事严谨认真的角度来讲，咱们也还是有必要采用本文即将讲到的方法去布线，以将整个系统最优化，使其性能发挥到极致!当然关于这些地的一些基础概念、为什么要将它们分开，本文就不讲了，不懂的同学自己查哈! 　　最后，关于本问题的探讨网上也有不少帖子，但大都是文字描述，没有图解，让人看了总有种知其然但不知其所以然的感觉，故本人在此大胆的

SimpleFruitClassifier 基于CNN的分类器，可区分腐烂和新鲜，苹果，香蕉和橘子。 检测腐烂的水果在农业中变得很重要。 通常，新鲜和烂水果的分类是由人类进行的，对水果种植者是无效的。 多次执行相同的任务后，人类会感到疲倦，而机器却不会。 因此，该项目提出了一种方法，可通过识别农业行业水果中的缺陷来减少人力，降低生产成本和时间。 如果我们没有发现这些缺陷，那么那些有缺陷的果实可能会污染优质果实。 因此，我们提出了一种避免腐烂扩散的模型。 所提出的模型根据输入的水果图像对新鲜水果和腐烂水果进行分类。 在这项工作中，我们使用了三种类型的水果，例如苹果，香蕉和橙子。 卷积神经网络（CNN）用于从输入的水果图像中提取特征，而Softmax用于将图像分类为新鲜和腐烂的水果。 该数据是从各种来源提取的，产生的准确率为93.78％。 结果表明，提出的CNN模型可以有效地对新鲜水果和烂

Python原来这么简单(win系统 提高篇)

CNNTracker：通过深度卷积神经网络进行在线区分对象跟踪

diffimg 使用 PIL 的直方图获取图像的百分比差异 + 生成差异图像。 图像应具有相同的颜色通道（例如，RGB 与 RGBA）。 如果图像尺寸不同，则在计算差异之前，将调整第二张图像的大小以匹配第一张图像。 安装 现在可以从 PyPi 获得： pip install diffimg 用法 >>> from diffimg import diff >>> diff('mario-circle-cs.png', 'mario-circle-node.png') 0.007319618135968298 默认情况下，diff函数返回原始比率而不是 %。 diff(im1_file, im2_file, delete_diff_file=False, diff_img_file=DIFF_IMG_FILE ignore_alpha=Fa

电信设备-在通用移动通信系统无线接入网中实现区分服务的方法.zip

可以区分是本机来电还是经过呼叫转移来的电话。 android系统