数据集是一个开放获取的光学相干断层扫描（OCT）图像数据集，专为基于图像的深度学习方法而设计。该数据集包含超过2000张高分辨率的OCT图像，涵盖了多种眼部疾病和病理条件，如年龄相关性黄斑变性（AMD）、糖尿病黄斑水肿（DME）、视网膜动脉阻塞（RAO）、视网膜静脉阻塞（RVO）、视网膜前膜（ERM）和玻璃体黄斑界面疾病（VID）等。这些图像通过Optovue Avanti RTVue XR设备采集，采用动态扫描长度和图像分辨率的光栅扫描协议，以黄斑为中心，能够清晰显示视网膜各层、后玻璃体和脉络膜血管的结构。OCTDL数据集的主要特点是其全面的标注和高质量的图像。每张图像均由经验丰富的视网膜专家进行解读和分类，确保了数据的准确性和可靠性。该数据集被随机分为训练集、验证集和测试集，比例为60:10:20，以支持深度学习模型的开发和验证。此外，OCTDL还提供了详细的CSV文件，用于将疾病与相应的病理条件关联起来，便于与其他数据集（如OCTID和Kermany数据集）结合使用。在技术验证方面，OCTDL数据集已用于测试VGG16和ResNet50两种经典深度学习架构的性能。实验结果表明，该数据集在疾病分类任务中表现良好，其中AMD的分类准确率最高，达到96.3%，而RVO的准确率相对较低，为63.3%OCTDL数据集的发布旨在推动自动处理和早期疾病检测技术的发展，为医学成像领域的研究者提供了一个宝贵的资源。

微信小程序作为一种新型的应用形式，受到广大开发者的青睐，其便捷的开发流程和丰富的功能模块使得它能够快速地被开发并部署到用户端。在开发过程中，开发者往往需要从微信中获取用户的个人信息，如头像和昵称，以便提供更加个性化的服务。本文将介绍如何通过微信小程序的插件功能，实现一键获取用户微信头像和昵称的方法。 需要明确微信小程序插件的概念。微信小程序插件是一种特殊类型的小程序，提供了一些可供其他小程序调用的功能。开发者可以在自己的小程序中直接使用这些插件，而无需重复开发相似的功能。这样的设计不仅降低了开发难度，也使得小程序能够更加轻量化，功能更加集中和高效。 在使用插件获取微信头像和昵称时，开发者首先需要在小程序管理后台中注册并添加对应的插件，然后在小程序的代码中引入该插件。通常，插件会提供相应的API接口供调用。例如，一个获取用户头像和昵称的插件可能会有一个获取用户信息的API，开发者可以通过调用这个API并传入适当的参数（如用户ID）来获取所需的信息。 由于微信小程序的安全策略，直接获取用户的头像和昵称通常需要用户授权。因此，开发者需要在小程序页面上添加适当的授权按钮和提示信息，引导用户进行授权操作。在用户授权之后，通过插件提供的API便可以获取到用户的头像和昵称信息。 在技术实现上，小程序插件与主小程序之间是通过微信提供的特定接口进行交互的。插件的开发者需要遵循微信官方的开发文档，按照规范来设计和实现插件功能。而对于主小程序的开发者来说，只需要按照插件文档说明正确引入插件，并在需要的地方调用插件提供的接口即可。 当插件被成功引入并调用后，小程序页面上就能够展示用户授权后的头像和昵称。这样的设计不仅提高了小程序的用户体验，也让小程序的功能更加丰富和人性化。 此外，开发者在使用插件的过程中还需要注意一些细节问题，比如插件的版本更新、兼容性问题以及插件的性能影响等。这些都是在实际开发过程中可能会遇到的问题，需要开发者根据实际情况进行处理。 微信小程序插件为小程序开发提供了一种便捷且高效的功能扩展方式。通过使用插件，开发者可以在遵守微信平台规则的前提下，快速实现小程序功能的增加和优化，包括一键获取用户的头像和昵称这样的常用功能。随着小程序平台的不断发展和完善，相信未来会有更多高质量的插件出现，为小程序开发者提供更多的便利和支持。

①数据来源：自己从cnrds数据库下载的原始数据，未做任何处理 ②数据年份：不同表格不一致，很多表格比如上市公司绿色专利申请与获得都是从1991年开始的，目前除了引用里的被引用信息更新到23年11月底，其余均更新到23年底 ③数据内容：两个表格 数据清单： 各省市绿色专利申请与获得（内部是地级市） 各省市绿色专利申请情况 各省市绿色专利获得情况 地级市绿色专利申请与获取数量是中国专利领域内一个重要指标，它能够反映出不同地区在绿色技术创新与知识产权保护方面的活跃程度。通过分析从1990年至2023年的绿色专利数据，我们可以看到中国各个地级市在环境保护和可持续发展方面的努力和成果。 数据来源是本次分享的关键基础。文件中提到的数据是直接从cnrds数据库下载的原始数据，这保证了数据的真实性和原始性。由于数据没有经过任何处理，因此具有较高的研究价值，尤其是对那些希望了解中国地级市绿色专利历史趋势的研究者而言，这是一份宝贵的资料。 数据的时间跨度非常长，从1990年开始直至2023年，涵盖了超过30年的时间。这意味着研究者可以通过这份数据观察到绿色专利申请与获取在不同时间段内的变化情况，分析出哪些年份是绿色技术发展的高峰或低谷。特别是对于一些表格而言，如上市公司绿色专利申请与获得的数据是从1991年开始，这样的时间序列数据对历史趋势分析尤其重要。 数据内容包括了两个主要部分：各省市绿色专利申请与获得情况以及各省市绿色专利申请情况。这两部分数据能够反映出各省市在绿色技术创新方面的努力程度以及实际获得专利的数量。通过比较各省市的绿色专利申请与获得数量，我们可以发现哪些地区在绿色技术的研发方面更为积极，以及哪些地区在绿色专利保护方面做得更好。 这些数据可以帮助政策制定者、企业和研究机构分析绿色技术的发展趋势，为未来的绿色科技发展和环保政策制定提供依据。例如，哪些地级市在绿色专利申请与获取方面表现突出，可能与当地的政策支持、产业结构和创新能力有关。通过深入研究这些领先地区的成功经验，其他地区可以借鉴和学习，以促进全国范围内的绿色技术发展和环境保护。 此外，这份数据对于经济学、社会学和环境科学等领域的研究者来说，是一个非常实用的分析工具。通过对不同时间段和地区的绿色专利数据进行交叉对比，可以探索到绿色技术发展与经济社会发展之间的关系，以及绿色技术如何影响区域经济结构的转型和升级。 这份数据清单中还包含了对各省市绿色专利获得情况的统计，这不仅能够反映出各地区绿色专利的实际成果，而且还可以作为衡量各地区绿色创新能力的一种指标。通过对这些数据的深入分析，研究者可以评估出各地区的绿色创新潜力和环境可持续发展的前景。 地级市绿色专利申请与获取数量的数据是研究中国绿色专利发展史的一个重要资源。它不仅反映了中国在绿色专利申请和获取方面的历史成就，也为未来绿色技术的发展趋势分析提供了坚实的基础。通过对这份数据的深入研究，可以为相关的政策制定和技术创新提供宝贵的参考依据。

易语言是一种专为初学者设计的编程语言，其特点在于语法简洁、易学易用，使得编程变得简单直观。在给定的标题“易语言客户端源码,易语言服务端源码,易语言密钥通信”中，我们可以看到三个关键概念：客户端源码、服务端源码以及密钥通信。这暗示了这是一个关于网络通信的应用，其中包含客户端和服务器之间的安全通信机制。 客户端源码是应用的一部分，用户可以直接交互，如浏览器、移动应用或桌面程序。在易语言中，客户端源码可能涉及用户界面的设计、事件处理和与服务器的数据交换。客户端通常会发送请求到服务器，并接收服务器返回的数据，显示给用户。 服务端源码则是服务器端运行的部分，用于处理来自客户端的请求，执行业务逻辑，存储和检索数据。在易语言中，服务端源码可能会包括处理这些请求的函数、数据库操作以及对客户端的响应构建。开发者需要确保服务端代码能够正确解析和响应客户端的请求，同时保证系统的稳定性和安全性。 密钥通信是网络通信中的一个重要概念，尤其是在涉及到敏感数据传输时，如密码、个人信息等。在易语言中，密钥通信源码可能包含了加密和解密算法，用于保护数据不被窃取或篡改。常见的加密算法有AES（高级加密标准）、RSA（公钥加密技术）等。开发者会利用这些算法生成密钥，用于加密传输的数据，然后在接收端使用相同的密钥解密，确保数据的完整性。 描述中提到的“处理数据,获取密钥,测试发送”，这表明源码还涵盖了数据处理的流程，包括但不限于数据验证、格式转换、计算等。获取密钥可能涉及到密钥的生成、存储和分配，而测试发送则意味着在实际部署前，已经进行了发送和接收数据的模拟测试，以确保通信的正确性。 在“易语言密钥通信源码”的压缩包中，可能包含以下内容： 1. 客户端源代码文件：这部分代码负责与用户交互，发起请求，以及接收和显示服务器响应。 2. 服务端源代码文件：这部分代码负责处理客户端请求，执行业务逻辑，以及向客户端返回数据。 3. 加密解密模块：包含了实现特定加密算法的代码，用于密钥的生成和数据的加密解密。 4. 测试脚本或工具：用于模拟客户端和服务端之间的通信，确保数据传输的正确性和安全性。 综合以上，这个压缩包提供了易语言环境下客户端和服务端进行密钥通信的完整实现，对于学习网络通信和数据安全的易语言开发者来说，是一个宝贵的学习资源。开发者可以通过研究这些源码，了解如何在易语言中实现安全的网络通信，包括客户端和服务端的交互、数据加密解密以及测试整个通信流程。

内容概要：本文介绍了如何使用Python开发基于Streamable HTTP MCP的应用程序。主要使用了fastMCP框架，重点讲解了Streamable HTTP MCP应用的创建、运行以及与MySQL数据库的交互。文章展示了通过简单的Python代码实现Streamable HTTP MCP服务，并提供了获取服务器公网IP地址的功能示例。此外，还详细描述了如何将之前基于SSE模式的MySQL应用转换为Streamable HTTP模式，只需修改两行代码即可完成转换。最后，介绍了如何通过Docker容器化部署该应用程序，包括Dockerfile和docker-compose.yml的编写。 适合人群：有一定Python编程基础，对Web开发和数据库操作有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①快速搭建Streamable HTTP MCP应用，实现与客户端的实时通信；②通过Streamable HTTP协议优化现有SSE模式应用；③利用fastMCP框架简化应用程序开发流程；④掌握如何通过Docker进行应用程序的容器化部署。 其他说明：文中提到的fastMCP框架已支持Streamable HTTP，开发者需要确保使用的是最新版本以避免已知bug。同时，文中提供的代码片段和配置文件可以直接用于实际项目中，但需要根据具体环境调整相关配置（如数据库连接信息）。此外，为了更好地理解和应用文中内容，建议读者提前了解Streamable HTTP的基本概念。

matlab心电图程序代码 BrainFlow是一个旨在从生物传感器获取，解析和分析EEG，EMG，ECG和其他类型数据的库。 BrainFlow的优势： 具有许多功能的强大API，可简化开发 简单易用的API，用于数据采集 强大的API用于信号过滤，去噪，下采样... 开发工具，例如合成板，流板，日志API 易于使用 BrainFlow有很多绑定，您可以选择自己喜欢的编程语言 所有编程语言都提供相同的API，因此切换起来很简单 API对所有开发板都是统一的，它使BrainFlow之上的应用程序几乎与开发板无关 易于支持和扩展 读取数据和执行信号处理的代码仅在C / C ++中实现一次，绑定仅调用C / C ++方法 强大的CI / CD系统，使用BrainFlow的模拟器自动为每个提交运行集成测试 简化过程以添加新的电路板和方法 ， 用这个 建置状态 编译： Windows上的MSVC 带有忍者的Android NDK Linux上的GCC MacOS上的Clang Linux和MacOS ： Windows ： Android NDK ： 脑流束缚 我们支持以下方面的绑定： 合作伙

使用说明在这里，之前的安装包不见了，重新找的。 https://www.bilibili.com/video/BV1uZ4y1p74c/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=13dc65dbb4ac9127d9af36e7b281220e

一万个微信头像网络地址链接。都是真实的微信头像，打包下载 图片均为个人微信获取打包，绝对真实可以用来上传资源服务器做机器人头像

如何使用Matlab代码实现环境振动数据的1/3倍频程和最大Z振级分析。文中首先阐述了振动分析在环境监测和建筑声学领域的背景及其重要性，接着给出了具体实现步骤，包括数据加载、1/3倍频程和最大Z振级的计算、批量处理多点数据，并最终将所有数据和图片保存到指定文件夹。此外，作者还强调了一键操作的设计理念，使得非专业用户也可以轻松完成复杂的振动数据分析任务。最后，文章展示了通过这种自动化方式获得的结果，并讨论了其在噪声控制等方面的应用价值。 适合人群：从事环境监测、建筑声学等相关领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望提高工作效率、减少手动操作的人群。 使用场景及目标：适用于需要频繁进行振动数据分析的工作场合，旨在简化数据处理流程，提供直观的图表展示，帮助用户更好地理解和应对环境振动问题。 其他说明：文中提供的代码仅为示意框架，实际应用时需根据具体情况调整相关函数的具体实现。

OPC (OLE for Process Control) 是一种工业自动化领域标准接口，用于不同设备和软件之间的通信。OPC服务器是实现这一接口的应用程序，它允许客户端访问和控制自动化设备的数据。在这个场景中，我们讨论的是如何使用C#编程语言，通过OPCAutomation组件来获取OPC服务器的数据，并且可以自定义数据的更新频率。 我们需要了解OPCAutomation组件。这是一个.NET库，允许.NET开发者方便地与OPC服务器进行交互。在C#中，我们可以通过引用OPCAutomation.dll库来导入所需的功能。 1. **创建OPC连接**： 在C#代码中，首先创建一个`OPC.Group`对象，它是与OPC服务器通信的基本单位。通过`OPC.OpcClient`类的`Connect`方法连接到指定的OPC服务器，通常需要提供服务器的名称或地址。例如： ```csharp using OPCAutomation; // 创建OPC客户端 OPCAutomation.OPCClient opcClient = new OPCAutomation.OPCClient(); // 连接到OPC服务器 opcClient.Connect("OPC服务器名称"); ``` 2. **组管理**： 创建OPC组并设置其属性，如更新间隔。`OPC.Group`对象有`Name`、`UpdateRate`等属性，我们可以根据需要设置。例如，将更新间隔设为1秒： ```csharp // 创建OPC组 OPC.Group group = opcClient.OPCGroups.Add("我的OPC组"); group.UpdateRate = 1000; // 单位为毫秒，1000毫秒即1秒 ``` 3. **订阅OPC项**： 添加OPC项到组中，每个OPC项对应服务器上的一个数据源。使用`OPC.Item`类，通过`Add`方法添加项，通常需要提供项的路径或标识符。例如： ```csharp string itemPath = "ServerName.ItemName"; OPC.Item item = group.OPCItems.Add(itemPath); ``` 4. **读取和写入数据**： 使用`Read`或`Write`方法来读取或写入OPC项的数据。读取操作示例： ```csharp object value; int quality, timestamp; opcClient.Read(1, new OPC.Item[] { item }, out value, out quality, out timestamp); Console.WriteLine($"OPC项值：{value}"); ``` 写入操作示例： ```csharp double newValue = 42.0; opcClient.Write(1, new OPC.Item[] { item }, new object[] { newValue }); ``` 5. **错误处理和断开连接**： 在OPC操作中，错误处理是必不可少的。使用`try-catch`块捕获可能抛出的异常。完成数据获取后，别忘了断开OPC连接： ```csharp try { // 执行OPC操作 } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"错误：{ex.Message}"); } finally { opcClient.OPCGroups.Remove(group); // 移除OPC组 opcClient.Disconnect(); // 断开OPC服务器连接 } ``` 在控制台应用程序中，以上步骤将构成一个简单的OPC数据获取和显示的程序。需要注意的是，实际应用中可能需要处理更多细节，如OPC服务器的身份验证、异常处理、多线程操作等。此外，OPC服务器的安装、配置以及OPC项的正确路径都是确保程序正常运行的关键因素。