campus项目例子是一个典型的校园生活信息化平台，该平台整合了论坛、博客、树洞、信息墙、表白墙和万能墙等多种功能，旨在为校园用户提供一个丰富多彩的信息交流社区。项目采用目前流行的前后端分离的开发模式，后端服务采用SpringBoot框架搭建，而前端界面则使用Vue.js框架结合ElementUi组件库来实现，整体上模仿了微博的用户交互风格和信息展示方式，为用户提供了一个既熟悉又便捷的操作体验。 在功能划分上，项目中包含的论坛模块允许用户参与讨论学校相关新闻、学术问题以及生活琐事等，类似于传统的网络论坛。博客模块则为用户提供了一个记录个人思想、学习笔记和生活点滴的空间，可以发表文章并与他人分享。树洞功能则提供了一个匿名交流的平台，用户可以在这里倾诉心事，而不必担心身份的暴露，这在校园中特别适合处理一些较为私密的话题。信息墙和表白墙则是校园特色功能，信息墙用于发布和查看各类校园通知、活动信息等，表白墙则为学生提供了一个表达个人情感、爱慕之情的场所。万能墙则是一个开放的问题和求助平台，学生可以在上面提出各种问题或求助信息，等待其他用户的解答和帮助。 项目的技术架构也值得一提。SpringBoot作为一个基于Spring框架的项目脚手架，极大地简化了企业级应用的配置和部署，使得后端开发更加迅速和高效。Vue.js作为一个渐进式的JavaScript框架，非常适合构建单页应用（SPA），其简洁的API和组件化开发模式大大提高了前端开发的效率和可维护性。ElementUi则提供了一套基于Vue 2.0的桌面端组件库，使得开发者能够快速构建美观、一致的用户界面。 在实际部署和运维过程中，该项目需要考虑到数据安全、用户认证、接口权限控制等多方面的问题，以保证平台的稳定运行和用户信息安全。此外，为了提升用户体验，项目还需要做好前端界面的交互设计，确保用户在使用过程中能够获得流畅和愉悦的体验。 campus项目例子是一个针对校园生活需求设计的综合性网络平台，它的实现不仅需要前后端开发人员的紧密配合，还需要设计师、测试工程师以及运维人员的共同努力，才能最终构建出一个功能完善、用户体验良好的校园信息交流社区。

2025修复版活动现场大屏幕互动系统PHP独立版 带微信上墙+3D签到投票抽奖+互动游戏+红包等功能 使用前提：需要公众号且必须是服务号，而且服务号必须通过微信认证，网页要开启ssl证书（也就是强制https） 含签到墙+3D签到+微信上墙+投票+幸运号码+幸运手机号+对对碰+相册+摇大奖+开幕墙+闭幕墙+弹幕+10多款互动游戏+红包雨等全功能模块，没任何功能使用限制，更不会有域名授权或者加密，绝对是今年年会必备神器。 功能包含签到墙，3D签到，微信上墙，投票，幸运号码，幸运手机号，对对碰，相册，红包雨，摇大奖，抽奖，游戏，单页，弹幕，二维码，背景音乐。 带背景视频素材、微信上墙背景图素材、音乐素材。 整套源码无任何限制，无需授权，后台功能强大。 完美可上线运营版本微信墙（独立版），修复了多个重大Bug，已带多个背景视频/背景图片/背景音乐等素材： 1、修复目前系统配乐背景音乐无法上传问题 2、授权登陆即可图文上墙，无需输验证码 3、更新：修复ios13和ios14摇一摇没有反应的问题（目前市面上大多数版本都有这个问题） 4、更新：新增单页功能 5、更新：可后台更换背景图，左上角log

高层框支剪力墙结构模态参数识别是一项用于高层建筑抗震设计和结构健康监测的重要技术。在工程实践中，准确识别出结构的模态参数（包括自振频率、阻尼比、振型等）对于评估结构的动力响应和抗震性能至关重要。 本文以深圳一幢超限高层钢筋混凝土框支剪力墙结构为研究对象，结合MATLAB软件与振动台试验数据，应用STD（Stochastic Subspace Identification）法进行模态参数识别。该方法是一种在时域内进行参数识别的技术，其基本原理是根据结构的响应数据建立一个数学模型，从而识别出结构的模态参数。 STD法的主要优势在于能够有效减少计算量，节省计算机内存，减少计算时间，并且具有较高的识别精度。与传统的时间序列分析方法相比，STD法可以避免对求解特征值的矩阵进行QR分解，从而在识别过程中消除有偏误差，减少用户的参数选择，同时它还考虑了测量噪声的影响，进一步提高了识别精度。 MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析和可视化的软件，它提供了丰富的工具箱用于工程数值计算，尤其在模态分析方面有着强大的功能。在本文的研究中，MATLAB不仅用于处理振动台模型实验数据，还用于建立结构分析模型，并将所得结果与实验数据进行比较，验证了STD法的可行性。 结构分析软件SATWE是专门针对高层建筑结构分析而开发的一个软件包，它能够模拟建筑结构在各种荷载作用下的响应，并进行相应的结构设计。在本文的研究中，通过SATWE软件建立的分析模型与通过振动台试验数据应用STD法得到的结果进行了对比，确保了结构模态参数识别的准确性和可靠性。 从工程概况来看，深圳这幢超限高层钢筋混凝土框支剪力墙结构具有其特殊性，比如存在高位转换层、大跨度转换梁、普通钢筋混凝土框架及剪力墙结构等。这些特殊的设计特点要求对结构的动力特性和抗震性能有更深入的了解，因此模态参数的识别在此类结构的设计和评估中显得尤为重要。 在时域数据处理方面，本文还介绍了如何运用MATLAB程序对振动台模型实验数据进行分析处理。这里提到的随机减量法（Random Decrement Technique, RDT）是另一种用于识别结构模态参数的技术，尤其适用于从具有随机噪声的响应数据中提取出结构的自由振动衰减信号。通过对这些衰减信号进行处理，可以获取结构的动态特性参数。 此外，本文还提到模态参数识别主要分为频域模态参数识别和时域模态参数识别。频域方法是通过傅里叶变换将时间域内的响应数据转换到频域内进行分析，而时域方法则直接在时间域内分析信号。STD法属于时域模态参数识别的一种方法，对于处理复杂信号和高噪声环境下的数据具有较强的鲁棒性。 本文的研究工作为高层框支剪力墙结构的模态参数识别提供了可靠的技术方案，特别是在超限高层建筑结构分析和设计领域具有重要的实践意义。通过结合MATLAB软件和STD法，以及使用SATWE进行模型建立和结果验证，本文为工程师们提供了一套完整的模态参数识别流程和分析方法。

在深入探讨小高层建筑结构设计时，我们必须首先理解异形柱框架剪力墙结构与带少量短肢剪力墙结构之间的差异。这两种结构设计在抗震性、承载力、以及材料使用等方面存在着显著的区别。异形柱框架剪力墙结构通过在框架结构中增加剪力墙，有效地提高了结构的侧向刚度和整体稳定性，同时也能够提高抗震性能。相比之下，短肢剪力墙结构则是在结构的某些特定位置设置短肢剪力墙，以提高该区域的刚度和承载能力。设计时，这两种结构体系的选取往往取决于建筑的高度、使用功能、以及所处地区的抗震设防等级等因素。 在处理少量的短肢剪力墙时，需要根据具体情况采取不同的设计策略。短肢剪力墙虽然在数量上不多，但其布置的位置和尺寸需要精心设计，以确保其能够与主体框架结构合理配合，共同承担外力作用。设计中还需要考虑避免应力集中的问题，这可能需要优化剪力墙的位置和数量，以及与其他结构构件的连接方式。 小高层建筑的结构设计是一个复杂的过程，涉及到许多设计规范和标准。例如，《建筑抗震设计规范》和《高层建筑混凝土结构技术规程》都是在设计时必须遵守的基本规范。设计人员必须掌握这些规范的内容，以便正确地应用在具体的工程设计中。此外，设计人员还应熟悉《混凝土结构设计规范》，这些规范为设计人员提供了设计时需要遵循的力学原理和技术参数。 文中还提到了液压自动纠偏装置在矿机械中的应用。胶带输送机作为一种重要的矿机械，其胶带跑偏问题一直是设计和维护中的常见难题。对此问题的力学分析和纠偏装置的设计研究有助于提高矿机械的稳定性和运行效率，这对于小高层建筑的设计人员而言，也是值得借鉴的思路。设计人员在进行结构设计时，应同样注重对建筑可能出现的“跑偏”问题的预见性设计，从而保障建筑的长期安全与稳定。 文章中提及的作者贾军华、秘成良等人，他们的研究主要集中在矿机械设计领域。然而，即使是在与建筑结构设计看似不直接相关的领域，他们的研究成果也能够为建筑结构设计提供一定的启示和参考。例如，液压自动纠偏装置的原理和技术在建筑结构中也可能有应用的空间，尤其是在应对大型复杂结构可能发生的微小变形和位移时。设计人员在进行设计时应具有跨学科的知识视野，从不同领域中吸取有益的设计思路和技术手段。 本文不仅深入探讨了异形柱框架剪力墙结构和带少量短肢剪力墙结构设计的差异与方法，同时提醒设计人员在设计过程中需遵循相关的规范标准，并且具备跨领域的知识视野，灵活应用各种技术和方法，以达到设计的优化和建筑的安全保障。通过对这些知识点的理解和掌握，设计师们可以更好地完成小高层建筑的设计任务，并与同行共同交流与进步。

某三层流水别墅建筑施工图墙身大样04.9.24.dwg

在当代社会，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉在工业检测和智能监控领域发挥着越来越重要的作用。图像分割作为机器视觉中的关键技术之一，对于自动化识别和分类图像中的对象和区域至关重要。尤其是在建筑物安全检测方面，能够准确地识别出砖块、地板和墙面裂缝，对于预防事故和维护建筑物的完整性具有重大意义。 本数据集是实验室自主研发并标注的，专注于裂缝识别的图像语义分割任务，其中包含了大量高质量的裂缝图像和对应的二值mask标签。语义分割是指将图像中每个像素划分到特定的类别，从而得到图像中每个对象的精确轮廓。在这个数据集中，每张图片都对应着一个二值mask，其中白色的像素点表示裂缝的存在，而黑色像素点则表示背景或其他非裂缝区域。通过这种标注方式，可以让计算机视觉模型更好地学习和识别裂缝的形状、大小和分布特征。 数据集的规模为9495张图片，这为机器学习模型提供了丰富的训练材料，从而可以提高模型对裂缝识别的准确性和泛化能力。由于标注质量高，数据集中的裂缝图像和二值mask标签高度一致，这有助于减少模型训练过程中的误差，提升模型的性能。数据集涵盖了红砖裂缝、地板裂缝和墙面裂缝三种不同类型，因此可以被广泛应用于多种场景，如桥梁、隧道、道路、房屋和其他基础设施的检查。 该数据集不仅适用于学术研究，比如博士毕业设计（毕设）、课程设计（课设），还可以被广泛应用于工业项目以及商业用途。对于学习和研究图像处理、计算机视觉、深度学习的学者和工程师来说，这是一份宝贵的资源。它可以帮助研究人员快速构建和验证裂缝识别模型，同时也为相关领域的商业应用提供了便利。 该数据集为计算机视觉领域提供了重要的基础资源，有助于推动裂缝检测技术的发展和创新，对于提高建筑物安全检测的自动化水平具有重要的实用价值。随着技术的进步，相信这些数据将会在智能城市建设、工业安全监控以及自动化灾害预防等领域发挥越来越大的作用。

样本图参考：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143498506，文件太大放服务器了，请先到资源详情查看然后下载 重要说明：数据集有部分是增强的，就是4张图片拼接成一张的，请查看图片预览，确认符合要求再下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4629 标注数量(xml文件个数)：4629 标注数量(txt文件个数)：4629 标注类别数：4 标注类别名称:["Heavy Damage","Minor Damage","Moderate Damage","Undamage"]

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，人爬墙识别数据集及训练结果（含yolov8训练结果与模型），1016张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 2个类别：没爬墙，在爬墙。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151864777 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

淦爆助手流速与上墙工具 新增短引入口 视频号流速

大家早已不再使用QQ空间了，多年前发表过说说可能也早都清理掉了，毕竟在很多人眼里那可是黑历史就像我开头所说的，随着年龄的增长，我反而开始怀念从前了，由于我早就把以前发布过的说说给删除了，所以找不到任何以前的痕迹了，对于念旧的人来说，这也是一种遗憾。直到我发现了今天这个工具，竟然把多年前早已删掉的说说又给找出来了... 使用这款工具的时候请不要频繁的进行登录操作 在当今社交网络快速发展的时代，QQ空间曾是许多人的青春记忆和情感寄托。它承载着我们从少年到青年的成长历程，见证了无数个日日夜夜的喜怒哀乐。然而，随着时间的推移，有些人可能由于种种原因删除了自己过去发表的说说、留言以及照片等，这些举动可能出于对“黑历史”的羞愧、隐私的考虑或简单的整理需求。但随着时间的流逝，当这些过往的记忆变得弥足珍贵时，能够找回那些曾经删除的内容就显得尤为重要。 QQ空间恢复工具的出现，给那些怀旧的人们带来了希望。这款工具能够帮助用户恢复包括说说、留言、好友列表、转发列表和照片墙在内的多种信息。这些信息一旦找回，不仅能够勾起美好的回忆，还可能成为我们回顾过往、反思成长的重要资料。尤其对于年纪渐长、开始怀念过去的人们来说，这些记录犹如时光机一般，能够将他们带回那些青涩的年华。 然而，在使用这类恢复工具时，用户需要遵循一定的使用建议，以确保安全和效率。比如，在使用过程中应避免频繁登录操作，因为频繁登录可能会触发安全机制，导致账户出现异常。此外，建议用户在信任的环境下使用这类工具，并且对于恢复出来的信息，也应当审慎处理，避免泄露个人隐私。 QQ空间恢复工具的出现，无疑是技术进步的体现。它不仅展示了大数据和云计算技术在个人数据恢复方面的应用，也让我们对互联网保存记忆的持久性有了新的认识。在享受技术带来的便利的同时，我们也应该意识到，互联网并非是永远可靠的，数据的保护和备份工作同样重要。因此，我们在享受社交平台带来的便利时，也要做好个人数据的管理，避免未来可能出现的遗憾。 尽管QQ空间作为曾经的社交巨头如今可能已被微信等新兴社交平台所取代，但那些年在QQ空间中留下的点滴记录，依然是许多人心中不可磨灭的青春记忆。通过恢复工具找回这些记忆，不仅能够让我们重新体验过去的快乐和悲伤，还能够帮助我们更好地理解自己的成长轨迹，让我们在未来的道路上更加坚定和从容。