sciencedirect 网站抓取过程 本文档详细介绍了 sciencedirect 网站抓取过程，包括开发环境、软件使用教程、爬虫解决方案、数据处理、日志显示等方面的知识点。 一、开发环境 本文档使用 C# 语言作为开发语言，并使用 SQLite 作为数据库管理系统。开发环境中需要设置页面，用于录入需要查询的关键词、设置分页延时和文章查询延时信息，并控制查询操作。 二、爬虫解决方案 爬虫解决方案是本文档的核心部分。为了抓取 sciencedirect 网站的数据，需要解决两个主要问题：网站的数据分析和 IP 限制。对于网站的数据分析，需要解析整个 Json 数据，找到具体的数据信息。可以使用两种解决方案：对所有的数据遍历 key/value，然后根据 key 对应的 name 或者 value 的值进行匹配获取数据信息；或者使用 dynamic 支持动态类型，只要 key 可以作为变量就能根据名字写死处理。 对于 IP 限制，需要放缓查询速度，避免被封。可以通过简单的随机时间访问和访问完一个网页后在访问下一个网页的办法来防止 IP 被封。 三、数据处理 数据处理是sciencedirect 网站抓取过程中的关键步骤。数据预览所有的数据都会实时存储到 SQLite 数据库中，数据会永久保存。数据预览主要功能就是分页查询、数据导出功能。如果不需要该数据后可以删除软件目录下的 data.db 文件。 四、日志显示 日志显示是sciencedirect 网站抓取过程中的重要部分。运行日志执行的每一步操作都会有相应的文件描述显示在日志中，包括查询分页、查询文档运行出错、数据入库、数据校验等所有的日志信息。为了更明显的显示日志信息，把执行成功的标记为蓝色，失败的标记为红色。 五、Dapper 和 SQLite Dapper 是一个完美的 DbHelper，用于简化数据库操作。使用 Dapper 可以减少代码量，提高开发效率。SQLite 是一个轻量级的数据库管理系统，具有很多优点，比如 Create Table If Not Exists TableName 和 Replace Into 等。 六、数据导出 数据导出是sciencedirect 网站抓取过程中的最后一步。可以使用 NPOI 库将数据导出到 Excel 中。待处理问题数据中如果存在上下标，还是不知道怎么处理和保存。 七、结论 sciencedirect 网站抓取过程是一个复杂的过程，需要解决许多技术问题。但是，通过使用 C# 语言、SQLite 数据库管理系统和 Dapper 库，可以简化开发过程，提高开发效率。同时，需要注意 IP 限制和数据处理等问题，以避免出现问题。

随着信息化技术的飞速发展，企业面临着前所未有的挑战与机遇。在这样的背景下，泛微协同管理平台应运而生，为企业提供了一套全面的办公自动化(OA)解决方案。这款基于J2EE技术的协同平台，采用了三层架构设计，从基础的办公自动化到复杂的流程管理、再到全面的企业门户和协同管理，为企业搭建了一个强大的信息系统框架。 泛微协同管理平台的出现，是企业信息化进程中的重要里程碑。它的设计理念基于产业链协同，经历了从简单的电子邮件、办公管理功能，到更加深入的流程管理和文档管理，最终形成了综合性协同平台与业务平台的无缝对接。在这一演进过程中，泛微深刻认识到提升企业沟通效率、优化流程执行和提高整体工作效率的重要性。因此，平台被设计为解决企业常见的信息流通不畅、流程运转不顺和效率低下等问题的利器。 在当前IT领域，企业常遇到信息孤岛、数据非结构化以及应用非个性化等挑战。泛微通过提出整体规划、分步实施的解决方案，巧妙地应对了这些挑战。其协同管理平台e-cology的核心理念是围绕“人”和“流程”为核心，依托数据关联促进协同工作，打破信息孤岛，实现个性化应用的提供。平台的架构设计以人力资源模块(HRM)为中心，以工作流程为纽带，其他功能模块协同配合，利用门户技术满足不同角色的个性化需求。 泛微e-cology的功能模块构成了一个有机的整体，包括目标绩效管理、计划任务管理、协作区、公共服务和数据中心等。这些功能模块的协同工作，通过门户技术将各种功能连接起来，为用户提供了一个可以根据自身需求定制化的工作界面。更为重要的是，平台通过数据分析和报表展现技术，实现了信息的有序化和个性化，帮助企业优化组织结构，推动管理模式从传统的“扫帚型”向更高效的“轮胎型”和“立体万网结构”转型，从而提高管理层监控和管理各项事务的效率。 泛微协同管理平台的协同运作依赖于两个核心模型：协同矩阵模型和齿轮联动模型。协同矩阵模型强调在多维度上的关联和协同，而齿轮联动模型则着重强调各个模块间的紧密配合和协同工作。这些创新的设计理念和管理思想，让泛微协同管理平台真正实现了企业内部的高效协同，帮助企业在全球信息时代的竞争中保持领先地位。 随着企业不断增长的信息化需求，泛微协同管理平台将继续演化，不断吸取新的管理理念和技术进步，以期为企业提供更加智能化、定制化的服务。泛微协同管理平台通过不断优化和升级，不仅仅是一个信息化的工具，更是引领企业走向信息化转型和管理创新的得力助手。

静态技术规格中，我们探讨了静态技术规格以及它们对DC的偏移、增益和线性等特性的影响。这些特性在平衡双电阻 (R-2R) 和电阻串数模转换器 (DAC) 的各种拓扑结构间是基本一致的。然而，R-2R和电阻串DAC的短时毛刺脉冲干扰方面的表现却有着显著的不同。　　我们可以在DAC以工作采样率运行时观察到其动态不是线性。造成动态非线性的原因很多，但是影响最大的是短时毛刺脉冲干扰、转换率/稳定时间和采样抖动。　　用户可以在DAC以稳定采样率在其输出范围内运行时观察短时毛刺脉冲干扰。图1显示的是一个16位R-2R DAC，DAC8881上的此类现象。　　图1　　这个16位DAC (R-2R) 输出显示了

龙讯LT系列高清接口解决方案：LT6911UXC与LT9611UXC有源码固件资料，支持4K@60Hz，兼容海思3519a与3559a芯片对接，实现HDMI转MIPI双通道高清输出。,龙讯LT6911UXC与LT9611UXC源码固件支持，对接海思芯片，HDMI转MIPI技术——双通道4K60臻享体验,龙讯lt6911uxc,lt9611uxc资料，有源码固件，支持4k60，支持对接海思3519a和3559a，hdmi转mipi，双通道4k60,龙讯LT6911UXC;LT9611UXC资料;有源码固件;4K60支持;海思3519A/3559A支持;HDMI转MIPI;双通道4K60,《龙讯LT系列高清HDMI转MIPI接口方案：有源码固件支持双通道4K60，兼容海思3519A/3559A芯片》

Oracle数据库cannot create oic environment问题解决方案-附件资源

Oracle Instant Client是一款轻量级的Oracle数据库连接组件，主要用于客户端应用程序与Oracle数据库的通信。在本文中，我们将深入探讨如何解决“Cannot create oci environment”这一错误，并了解如何正确配置Oracle Instant Client，特别是针对版本11.2。 "Cannot create oci environment"错误通常表示系统无法初始化Oracle Call Interface (OCI) 环境，这是由于缺少必要的库文件或配置不正确导致的。OCI是Oracle提供的C语言编程接口，用于与Oracle数据库进行交互。在描述中提到的解决方案，涉及了将`instantclient_11_2.rar`文件解压并设置正确的环境变量来指向包含oci.dll的目录。 1. **下载与安装**： 你需要从Oracle官网下载适用于操作系统的Oracle Instant Client版本11.2。这个压缩包包含了运行OCI所需的所有基本组件，如oci.dll和其他必需的动态链接库。 2. **解压文件**： 将`instantclient_11_2.rar`解压到一个方便的位置，例如D:\instantclient_11_2。这将创建一个包含oci.dll在内的所有必要文件的目录。 3. **设置环境变量**： - **PATH**：将D:\instantclient_11_2添加到系统的PATH环境变量中。这样，当你运行依赖oci.dll的应用程序（如Navicat或SQL*Plus）时，系统能正确找到所需的库文件。 - **TNS_ADMIN**：设置TNS_ADMIN环境变量为D:\instantclient_11_2，因为这个目录通常包含tnsnames.ora文件，该文件定义了数据库连接的网络服务名。 4. **Navicat配置**： 在Navicat中，配置新的Oracle连接时，选择“OCI”作为连接类型，并在“OCI Library”（或“OCI路径”）字段中输入D:\instantclient_11_2\oci.dll。确保Navicat已经重启以应用新的环境变量设置。 5. **SQL*Plus配置**： 对于SQL*Plus，同样需要指向正确的可执行文件。在命令行或启动菜单中，指定SQL*Plus的完整路径，如`d:\instantclient_11_2\sqlplus.exe`。或者，可以在环境变量PATH中添加该路径，使得可以直接通过`sqlplus`命令启动。 6. **验证连接**： 完成上述步骤后，尝试重新连接到Oracle数据库，看看是否解决了“Cannot create oci environment”的问题。如果仍然遇到问题，可能需要检查oci.dll的版本是否兼容你的数据库版本，或者检查tnsnames.ora中的连接字符串是否正确。 7. **其他注意事项**： - 为了获得最佳性能，考虑安装Oracle Instant Client的“Basic”和“SDK”组件，它们提供了更多的功能和支持。 - 如果你的系统是64位的，确保使用与应用程序匹配的32位或64位版本的Oracle Instant Client。 - 记得检查操作系统权限，确保用户有足够的权限访问和执行这些文件。 通过以上步骤，你应该能够成功解决“Cannot create oci environment”的问题，并使用Navicat或SQL*Plus连接到Oracle数据库。如果在过程中遇到任何问题，建议查阅Oracle官方文档或社区支持资源以获取更多帮助。

1、频繁插拔电时，PIC单片机容易死机。用一个10K电阻并在LM7805的5V输出端到地。 　　2、单片机的复位端的电容不能太大。 　　使用PIC单片机去设计工控电路，头痛的问题，就是 PIC 单片机在受干扰后经常硬件死锁，大部份人归咎于“CMOS的可控硅效应” 因而产生死锁现象，一般都认为“死锁后硬件复位都是无效的，只有断电”。但是一个成熟的商品，那须要你去断电呢？ 就好像一台电冰箱，压缩机一启动，产生干扰， CPU 受干扰因而‘硬件死锁’，死机在那儿，假如发现了，可以马上拔掉电源插头，隔几秒再插回，如此的动作可以接受吗？ 假如死机时没发现，死机几十天，你猜它会如何呢？ 应该是供给CPU

基于LabVIEW框架构建的产线制造执行系统(MES)。涵盖了从物料管理到排产计划，再到设备监控以及最终的报表追溯等多个方面的一体化解决方案。文中具体讲解了如何利用LabVIEW进行扫码追溯、PLC通信、数据库存储及标签打印等功能的具体实现方法和技术细节。例如，通过LabVIEW的串口通信模块实现了扫码枪的数据捕获并将其存入数据库；采用异步执行和批量插入的方式优化了高频率的数据存储效率；针对PLC通信不稳定的问题自定义了一个状态机结构确保稳定通信；解决了标签打印过程中出现的中文乱码问题；并且展示了如何使用Formula节点提高排产计划算法的简洁性和准确性。 适合人群：对工业自动化感兴趣的工程师、技术人员以及希望深入了解LabVIEW框架下MES系统的从业者。 使用场景及目标：适用于需要提升生产线自动化水平的企业，旨在帮助他们建立一套完整的MES系统，从而提高生产效率、降低成本、增强产品质量追踪能力。 其他说明：文中不仅提供了具体的编程技巧，还分享了许多实际项目中遇到的问题及其解决方案，对于想要深入理解和应用LabVIEW于MES系统的读者来说非常有价值。

在本项目"jigsaw_puzzle:使用DL方法解决拼图游戏"中，我们将探讨如何运用深度学习（DL）技术来解决拼图游戏。拼图游戏是一种极具挑战性的智力游戏，通常涉及将打乱顺序的图像碎片重新组合成原始图像。在计算机科学领域，这个问题可以转化为一个图像处理和机器学习的问题，而深度学习是解决这类问题的强大工具。 我们要理解Python在深度学习中的作用。Python是一种广泛用于数据科学和机器学习的编程语言，拥有丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras，这些都可以用来构建和训练深度学习模型。在这个项目中，我们很可能会使用这些框架之一来实现我们的解决方案。 深度学习的核心是神经网络，这是一种模仿人脑工作原理的计算模型，能够通过学习大量数据来自动提取特征并进行预测或决策。在拼图游戏中，神经网络可以被训练去识别图像碎片的特征，并学习如何将它们正确地匹配和排列。 在构建模型时，我们需要考虑以下关键步骤： 1. 数据预处理：我们需要准备拼图游戏的数据集，这包括原始完整图像和对应的打乱版本。数据预处理可能包括图像的缩放、归一化以及可能的增强技术，如旋转、翻转等，以增加模型的泛化能力。 2. 模型架构设计：设计一个合适的神经网络架构至关重要。可能的选择包括卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，以及可能的递归神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来捕捉序列信息。也可以考虑使用Transformer架构，因其在处理序列数据时表现出色。 3. 训练过程：模型需要在带有标签的训练数据上进行迭代，通过反向传播更新权重，以最小化损失函数。损失函数可能选择均方误差（MSE）或交叉熵，以衡量预测与真实结果的差异。 4. 模型评估：使用验证集检查模型性能，防止过拟合。可以使用准确率、F1分数或其他指标来评估模型在解决拼图任务上的效果。 5. 超参数调整：通过网格搜索或随机搜索优化超参数，如学习率、批次大小和隐藏层的大小，以提高模型性能。 6. 应用部署：将训练好的模型集成到一个应用中，用户可以通过该应用上传自己的拼图，让模型尝试解决。 在"jigsaw_puzzle-main"这个文件夹中，很可能包含了项目的源代码、数据集、训练脚本和其他相关资源。通过深入研究这些文件，我们可以进一步了解模型的具体实现细节和优化策略。 这个项目展示了深度学习在解决复杂视觉问题上的潜力，同时也提醒我们，即使是简单的娱乐活动，如拼图，也可以成为推动AI技术发展的宝贵机会。通过不断的学习和实践，我们可以利用深度学习解决更多现实世界中的难题。

全功能运营级开源跨境电商平台是一个专为全球化电商市场打造的软件解决方案，支持多语言操作界面，可适用于不同国家和地区的电商平台运营。该平台采用PHP作为开发语言，表明它具备良好的跨平台兼容性、开源性和强大的社区支持。在电子商务领域，PHP语言的使用非常广泛，其成熟的生态系统和丰富的开发框架使得开发高性能的电商平台变得更加高效和便捷。 文件名称列表中的.htaccess文件是一个Apache服务器配置文件，用于控制服务器的访问权限和重定向规则，这对于电商平台的安全配置和搜索引擎优化（）至关重要。composer.json文件是PHP的依赖管理器Composer的配置文件，它记录了项目的所有依赖和相应的版本，便于安装和更新项目所需的第三方库。 config.sample.php文件提供了系统配置的样本，这通常包含了数据库连接信息、系统参数设置等关键配置项，方便开发者根据实际部署环境进行修改和使用。教程.txt文件则可能包含了安装和使用该平台的详细指导，是新手入门的重要参考资料。 文件列表中的image文件夹可能存放了平台的图像资源，如商品图片、网站模板图片等；admin文件夹很可能包含了平台的后台管理系统的代码；install文件夹可能包含系统初始化和安装脚本，便于快速搭建平台环境；catalog文件夹则可能存储了商品目录和相关信息；vendor文件夹存放了通过Composer安装的第三方库文件；console文件夹可能与命令行操作相关，用于提供后台命令执行等功能。 该平台不仅提供了一个完整的电商解决方案，还通过开源的方式允许开发者定制和优化，以适应不同的商业需求。通过采用开源技术和多语言支持，该平台能够帮助运营者快速进入不同市场的电商竞争中，同时降低了进入门槛和运营成本。