EVAL加密解密在线工具说明 1、本工具可以帮助我们为自己的网站JS及其他代码加密解密隐藏代码； 2、能够快速破解网站EVAL加密的脚本 3、可以辅助在自己的网站/博客作为一个款在线工具，方便自己以及方便其他需要的网友 使用方法： 本工具来自国外的一篇博文日

本文介绍了在SpringBoot中使用Redis Stream实现消息监听的优化方法。作者对之前的代码进行了整理，将Redis的Stream名称和组名通过配置文件进行配置，支持数组形式以监听多个Stream或组。ListenerMessage类用于接收消息，并通过delField方法删除已读取的消息。RedisStreamConfig类负责将监听启动注入到Spring中，循环启动监听并初始化Stream以避免报错。文章还提供了代码运行和测试的详细步骤，包括修改配置文件、启动应用和发送测试消息的接口。 在现代的软件开发中，消息队列技术是实现系统解耦、异步处理和提高系统伸缩性的重要手段之一。其中Redis作为一个开源的内存数据结构存储系统，不仅提供键值存储，还支持发布/订阅、Lua脚本、事务等高级功能。特别是Redis Stream，它是Redis 5.0之后新增的数据类型，专为消息队列设计，具有持久化、支持多消费者、消息自动过期、消息分组等特性。 在SpringBoot中集成Redis Stream，可以简化消息处理流程，利用SpringBoot的自动配置和依赖注入特性，能够更加快速地构建消息驱动的应用程序。本文介绍的优化方法，主要关注在如何高效地使用Redis Stream来实现消息的监听和处理。 作者通过配置文件对Redis Stream名称和组名进行配置，允许以数组形式输入多个Stream或组。这样做的好处是提供了极高的灵活性，开发者可以根据实际情况动态地增加或减少需要监听的Stream，无需修改代码即可轻松实现扩展。 为了处理消息，作者定义了一个ListenerMessage类，该类负责接收从Redis Stream中传递过来的消息。在消息处理完毕后，通过delField方法将已读取的消息从Stream中删除，确保消息不会被重复消费。这样能够有效防止消息队列出现堆积，保证消息的实时性和准确性。 RedisStreamConfig类的作用是负责将监听启动逻辑注入Spring容器中。通过这个配置类，可以启动监听并初始化Stream，从而避免在运行时出现错误。这一点对于保证应用的健壮性和稳定性至关重要，因为如果监听器启动不正确，那么整个消息处理流程都会受到影响。 文章还详细介绍了如何运行和测试优化后的代码。开发人员需要修改配置文件来设置正确的Stream名称和组名，然后启动SpringBoot应用。为了验证消息监听是否成功，作者还提供了一个发送测试消息的接口，开发人员可以通过这个接口向指定的Stream发送消息，以确保消息能够被正确地接收和处理。 本文通过精心设计和实现的代码优化，提供了一种在SpringBoot环境下高效使用Redis Stream的方法。这种优化不仅提升了消息处理的性能，还增强了代码的可维护性和可扩展性。对于需要构建基于消息队列的分布式应用的开发人员来说，本文提供的优化方案具有很高的实用价值。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于无迹扩展卡尔曼滤波的路面附着系数估计系统：Matlab Simulink源码与建模指导,路面附着系数估计_无迹扩展卡尔曼滤波（UKF EKF） 软件使用：Matlab Simulink 适用场景：采用无迹 扩展卡尔曼滤波UKF进行路面附着系数估计，可实现“不变路面，对接路面和对开路面”等工况的路面附着系数估计。 产品simulink源码包含如下模块： →整车模块：7自由度整车模型 →估计模块：无迹卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波 包含：simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料 适用于需要或想学习整车动力学simulink建模，以及simulink状态估计算法建模的朋友。 模型运行完全OK（仅适用于MATLAB17版本及以上） ,路面附着系数估计;无迹扩展卡尔曼滤波（UKF EKF）;Matlab Simulink;7自由度整车模型;状态估计算法建模;模型运行完全OK。,MATLAB Simulink：基于无迹扩展卡尔曼滤波的路面附着系数估计模型

2025免费毕设附带论文 微信小程序+SpringBoot+Vue.js 启动教程: https://www.bilibili.com/video/BV1BfB2YYEnS/?share_source=copy_web 讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1BVKMeZEYr/?share_source=copy_web 随着信息技术的发展，尤其是移动互联网的普及，微信小程序作为一种新兴的应用形式，因其便捷性和易用性，在校园生活中扮演着越来越重要的角色。近年来，越来越多的学生选择以微信小程序作为毕业设计项目，这不仅能够锻炼学生的编程能力，还能让他们的作品更好地服务于校园生活。 本文将详细介绍一个校园失物招领小程序的设计与实现。该项目基于微信小程序平台，后端采用SpringBoot框架，前端则使用Vue.js进行开发。微信小程序具有无需下载安装、即用即走的特点，非常适合用来快速发布一些小型应用，例如失物招领这类服务性质的平台。SpringBoot作为Java开发框架，能够快速搭建项目，简化配置，提高开发效率。Vue.js作为前端框架，有着轻量级、易学易用的特点，可以高效地构建用户界面。 在功能上，校园失物招领小程序能够帮助学生和教职工方便快捷地发布和查找失物信息。用户可以通过小程序提供的界面上传失物信息或招领信息，包括物品的详细描述、丢失地点、时间以及联系方式等。系统会根据用户提交的信息自动生成失物招领的动态列表，其他用户可以在列表中浏览信息，并且可以与失主或招领人直接联系。此外，小程序还可以提供一些辅助功能，如根据物品类型、丢失地点等条件筛选信息，便于用户更快找到所需信息。 考虑到用户体验和操作便利性，校园失物招领小程序应当拥有简洁的用户界面和流畅的操作流程。在设计上，应该注重色彩搭配和布局的合理性，确保界面清新、直观、易用，同时也要保证后台数据库的稳定性和数据传输的安全性。 关于开发技术的具体细节，这里以压缩包中的文件列表为基础进行解析。文件列表中包含项目的源代码以及相关文档。源代码部分主要包括前端和后端的代码文件，前端代码使用Vue.js框架编写，负责展示用户界面和实现交互逻辑；后端代码基于SpringBoot框架构建，用于处理业务逻辑、数据库交互以及前后端数据的传输。项目中还可能包含单元测试代码、配置文件、数据库脚本等，用以确保代码质量与系统的稳定运行。 除了源代码之外，压缩包还应该包含项目的开发文档，如需求分析、设计说明、数据库设计、接口文档等。这些文档将详细记录项目的设计思路、功能模块划分、接口调用规范等重要信息，对于理解整个项目架构和后续的维护工作具有重大意义。文档同样对进行论文撰写提供了直接的素材，论文中通常会涉及到项目的设计背景、技术选型、系统实现、测试过程及结果分析等部分。 项目中还可能提供相关的启动教程和讲解视频，帮助用户了解如何安装和部署小程序，以及如何进行操作使用。这部分内容对于用户快速上手项目至关重要，同时也是项目完整性的体现。 校园失物招领小程序项目不仅是一个实际可用的应用，也是对微信小程序开发、SpringBoot后端处理以及Vue.js前端开发的一次综合实践，非常适合用于毕业设计。通过这样的项目实践，学生不仅能够锻炼编程技术，更能够体会到从需求分析到产品交付全过程的开发经验，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

《C#植物大战僵尸示例》是一个基于C#编程语言实现的简易版“植物大战僵尸”游戏。这个项目提供了一个基础的游戏框架，其中包括了游戏的基本元素：豌豆射手和僵尸，以及一个简单的游戏窗体界面。以下是这个示例中涉及的主要知识点： 1. **C#编程基础**：作为游戏开发的基础，C#是一种面向对象的编程语言，广泛用于Windows应用开发，尤其是游戏开发。了解C#的数据类型、控制结构、类与对象、方法、事件处理等基础知识是必要的。 2. **Windows Forms**：本示例使用了Windows Forms技术来构建游戏的用户界面。Windows Forms允许开发者创建具有交互性的桌面应用程序，包括各种控件（如按钮）和窗体。 3. **图形用户界面（GUI）设计**：游戏窗体界面的实现涉及到GUI设计，包括窗口布局、控件放置和交互事件响应。开发者需要掌握如何创建窗体，添加控件，以及设置控件的属性和事件。 4. **游戏逻辑**：游戏的核心在于逻辑处理，包括豌豆射手和僵尸的行为模拟。豌豆射手可能包含发射子弹的逻辑，而僵尸则有移动和攻击的逻辑。这些都需要通过C#代码实现。 5. **对象动画**：僵尸可以一点一点移动，这涉及到游戏对象的动画处理。开发者需要理解如何通过定时器或帧率控制来更新物体的位置，实现平滑的移动效果。 6. **事件驱动编程**：当用户点击按钮时，游戏窗体界面会加载。这是事件驱动编程的体现，需要编写处理按钮点击事件的代码，启动游戏逻辑。 7. **状态管理**：游戏通常包含多个状态，如游戏开始、游戏进行、游戏结束等。开发者需要管理这些状态，并根据状态变化调整游戏的行为。 8. **文件I/O操作**：虽然在描述中未明确提及，但实际游戏可能涉及读取或保存游戏数据，如玩家进度、分数等。因此，了解C#中的文件操作也是重要的。 9. **扩展与完善**：该示例鼓励用户自行下载并完善，意味着开发者需要具备基本的代码阅读和修改能力，以及对游戏设计的创新思维。 10. **调试与测试**：开发过程中，开发者需要学会使用调试工具，如Visual Studio的调试器，来查找和修复代码中的错误，同时进行单元测试和集成测试，确保游戏功能的正确性。 以上知识点是构建《C#植物大战僵尸示例》所需的基础技术，对于想要学习游戏开发或者深入理解C#编程的人来说，这是一个很好的实践项目。通过逐步理解和改进这个示例，开发者可以逐步掌握游戏开发的各个环节，从而提升自己的编程技能。

本文详细介绍了在Windows环境下安装Colmap的步骤和可能遇到的问题。首先需要预装CMake、Boost、QT5、CUDA和CGAL等依赖库，并配置相应的环境变量。随后通过Python脚本编译Colmap，自动下载所需依赖库。文章还提供了编译过程中可能遇到的常见问题及解决方法，如依赖库下载失败、Glew编译失败、suiteparse和ceres的lib文件缺失以及boost无法解析的外部符号等。对于网络受限的情况，建议手动下载库文件并修改脚本以避免在线下载失败的问题。 在Windows操作系统中安装Colmap的过程涉及多个步骤，首先需要确保系统中已经安装了CMake、Boost、QT5、CUDA和CGAL等必要的依赖库。这些库的安装是Colmap能够正常运行的前提，每一个库都扮演着特定的角色：CMake用以处理项目构建，Boost提供程序运行的框架支持，QT5用于提供图形用户界面，CUDA针对NVIDIA的GPU进行优化计算，而CGAL则是计算几何领域的核心库。 配置环境变量是为了让系统能够识别并正确加载这些依赖库。在Windows环境下，这一步骤通常涉及到系统的环境变量设置界面进行添加或者修改操作。 接下来的步骤是通过Python脚本进行Colmap的编译。这个过程会自动下载缺失的依赖库，这样一来，用户无需手动进行大量的下载和配置工作。但在这个过程中可能会遇到一些常见的问题，例如依赖库下载失败、Glew编译失败、suiteparse和ceres的lib文件缺失以及boost无法解析的外部符号等。文章提供了一些常见问题的解决方法，帮助用户能够顺利继续编译过程。 特别地，对于网络受限的环境，建议用户手动下载所需的库文件，然后修改Python脚本，以避免在线下载失败的问题。这种情况下，用户需要能够根据自己的网络情况和系统环境进行相应的调整。 文章中提到的编译过程中的问题和解决方法，对于安装Colmap具有重要的参考价值。用户在安装过程中如果遇到相似的问题，可以通过这些描述来定位问题并找到解决方案。这不仅可以节省用户解决问题的时间，还能避免由于问题解决不当导致的额外麻烦。 在Colmap安装完成之后，就可以开始进行三维重建的工作了。Colmap是一个强大的三维重建工具，它能够从图片中重建出场景的三维结构，广泛应用于计算机视觉和机器人领域。它支持结构光、立体视觉、多视角立体以及SLAM等多种重建方式，对于研究者和开发者来说，是一个非常实用的工具。 安装指南的内容不仅包含了基本的安装步骤，还涉及了对潜在问题的预见以及解决方案，这体现了作者对于安装过程中可能出现的困难有着深入的理解，并且能够提供相应的技术支持。这样的安装指南对于新手来说，无疑是十分友好的。而对于经验丰富的用户来说，它也提供了足够详细的信息，帮助他们快速安装并开始使用Colmap进行研究或开发工作。 此外，安装指南还强调了在安装Colmap时对依赖库的选择和配置的重要性，因为这直接影响到Colmap能否顺利运行，以及其运行的效率和稳定性。在任何软件的安装过程中，正确安装和配置依赖库都是一个不可忽视的环节，它关系到软件是否能够在当前环境中稳定运行。因此，在安装过程中，用户应当严格按照指南中的步骤来操作，以免因配置不当导致软件运行异常。 随着技术的不断发展，新的操作系统和软件版本不断更新，安装指南也可能会随之更新。因此，对于用户而言，在安装过程中遇到与指南不一致的情况时，应该及时查阅最新的安装指南或社区论坛，以获取最新的安装信息和技术支持。这样，用户不仅可以成功安装软件，还能在遇到问题时得到及时的帮助。 在软件安装领域，尤其是对于一些较为复杂的软件如Colmap，详细的安装指南是非常宝贵的资源。它不仅为初学者提供了一个清晰的安装路径，也给有经验的用户提供了一个参考，帮助他们更好地理解和掌握软件的安装过程。因此，对于任何希望使用Colmap的用户来说，一个详尽的安装指南是他们开始使用这个强大工具之前的必要准备。

本文介绍了基于MobileNet V3的图像多标签分类方法。首先需要安装必要的环境依赖，包括numpy、scikit-image、scipy、scikit-learn、matplotlib和tensorboard等库。文章提供了一个使用PyTorch实现的MobileNet多标签图像分类项目，通过运行train.py脚本并指定属性文件和设备（如CUDA）来进行训练。该方法适用于对图像进行多标签分类任务，具有较高的实用性和可操作性。 在深度学习领域，图像分类是研究者们长期关注的问题之一，传统的图像分类方法往往只关注于从图像中识别出单一的类别。然而，在许多实际应用场合，如自然环境中的图片往往含有多个语义对象，需要同时识别出多个标签。本文介绍了一种基于MobileNet V3的图像多标签分类方法，能够应对图像中存在多个目标的情况，并使用PyTorch框架实现了一个多标签分类系统。 MobileNet V3是为移动和嵌入式设备设计的轻量级深度神经网络架构，相比于之前的版本，MobileNet V3在保持模型尺寸和计算效率的同时，提升了模型的准确率和性能。它主要通过引入SE模块（Squeeze-and-Excitation）和改进的非线性激活函数来增强模型表达能力，此外，MobileNet V3也应用了新的硬件友好的神经架构搜索（NAS）技术来优化网络结构。 在进行多标签图像分类时，首先需要准备数据集，并对数据进行预处理。这些预处理步骤可能包括图像的缩放、裁剪、归一化等。随后，需要定义多标签分类模型，并利用训练数据来训练网络。训练过程中，会使用诸如交叉熵损失函数来处理多标签的问题，并采用适当的优化算法，如Adam或SGD来调整网络权重。 本文的项目代码中，包含了train.py脚本，该脚本负责模型的训练过程。在训练之前，用户需要指定属性文件，这些属性文件包含了训练集和验证集的路径、类别数量、批次大小以及设备选择（例如使用CUDA进行GPU加速）。运行train.py脚本后，将会根据这些参数启动训练流程，并通过epoch来逐步迭代更新网络权重，直到模型收敛。 为了监控训练过程，项目还可能包含tensorboard的集成，tensorboard是TensorFlow的可视化工具，虽然本文使用的是PyTorch，但是通过一些转换库如tensorboardX，可以让PyTorch项目也能利用tensorboard进行数据可视化。这样，研究人员可以通过可视化界面观察到训练过程中的损失变化、准确率变化等指标，并据此调整参数优化模型。 该多标签分类方法不仅具有实用性，而且具有很强的可操作性。它允许研究人员快速部署一个高效的多标签分类系统，而无需从零开始编写复杂代码。这对于需要快速原型开发的工程师或研究人员来说尤其有用。同时，这种基于MobileNet V3的方法也适合于资源受限的设备，如智能手机、平板电脑等移动设备。 项目完成后，可以将训练好的模型部署到实际应用中，对于需要图像多标签分类功能的场景，如商品分类、医学图像分析、生物多样性监测等，该系统都能提供有效的支持。这展示了MobileNet V3在实际应用中的广阔应用前景和实践价值。 这个多标签分类项目也展示了使用PyTorch框架进行深度学习项目开发的优势，PyTorch提供了灵活的编程方式和高效的计算性能，非常适合于进行原型开发和快速迭代。此外，开源社区提供了大量针对PyTorch的扩展工具和预训练模型，为深度学习研究者和工程师提供了极大的便利。

本文详细介绍了如何使用YOLOv13-pose进行关键点检测的训练实战教程，包括从数据集的标注到生成YOLO格式的关键点数据，再到模型的训练和结果分析。文章首先介绍了YOLOv13的创新点，如超图自适应相关性增强机制（HyperACE）和全流程聚合-分发范式（FullPAD），这些创新显著提升了模型的检测性能。接着，文章详细讲解了如何使用labelme工具标注数据集，并将标注数据转换为YOLO格式。最后，文章提供了训练YOLOv13-pose的具体步骤和参数设置，并展示了训练结果，显示Pose mAP50达到了0.893，相较于YOLO11的0.871有显著提升。本文适合从事目标检测、关键点检测的研究人员和开发者阅读。 在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）模型是一种广受欢迎的实时目标检测系统。随着技术的不断进步，YOLO的版本也在不断更新与优化。YOLOv13-pose作为该系列模型的最新版本，特别强调了对人体关键点检测（Pose Estimation）能力的提升，这在视频监控、人机交互和运动分析等诸多应用场景中具有重要价值。 YOLOv13-pose的核心创新之一在于超图自适应相关性增强机制（HyperACE）。这项技术通过调整超图结构中节点间的关系，增强了特征之间的关联性，从而改善了模型对于复杂场景下目标检测的性能。另一个重要创新是全流程聚合-分发范式（FullPAD），它通过优化数据流的处理顺序和模式，实现了更高效的特征提取和信息传递，使得模型在处理大规模数据时更加高效。 在实际应用中，使用YOLOv13-pose进行关键点检测需要一系列准备工作，包括数据集的准备和标注。在本教程中，数据集的标注采用labelme工具进行，这是一个基于Python的图像标注工具，支持导出为各种格式，非常适合于深度学习模型训练的前期数据处理工作。标注完成后，需要将标注数据转换为YOLO可以识别和处理的格式，这一过程是关键点检测训练的必要步骤。 接下来，模型的训练过程需要遵循一定的参数设置。本教程详细介绍了训练YOLOv13-pose时的具体步骤，包括如何加载预训练权重、调整学习率、设置批大小、选择优化器以及如何保存和评估模型。训练结果表明，使用YOLOv13-pose训练得到的模型在关键点检测方面展现出了卓越的性能，Pose mAP50指标达到了0.893，较之前的YOLO版本有了明显提升。 对于希望深入理解和应用YOLOv13-pose模型的研究人员和开发者而言，这份教程不仅提供了完整的实践操作指南，还包括了如何分析训练结果的技巧。这将帮助读者在目标检测和关键点检测的研究和开发工作中取得更好的成效。此外，通过本教程的学习，读者将能够更好地掌握YOLO系列模型的最新进展，并将其应用于自己的项目中。 YOLOv13-pose的代码包和源码是开源的，开发者们可以在相应的平台上获取完整的源代码包进行学习和实验。开源社区的支持为模型的进一步改进和发展提供了广阔空间。需要注意的是，在使用开源代码时，开发者应当遵守相应的开源协议，合理使用和分享代码，共同促进技术的进步和创新。 YOLOv13-pose模型的训练和部署是一个涉及多个环节的过程，包括数据处理、模型训练、性能分析等多个步骤。每个环节都有其特定的知识点和操作技巧。对于初学者而言，通过本教程的指导，可以更加系统地了解YOLOv13-pose模型，并在实际项目中快速上手使用。对于有经验的研究者和开发人员，教程中提供的高级特性介绍和训练结果分析也能帮助他们在现有的工作基础上进行深入研究和性能优化。 YOLOv13-pose的推出为关键点检测带来了新的突破，其创新的算法和高效的训练流程使得在实际应用中更加得心应手。这篇教程为所有对YOLOv13-pose感兴趣的读者提供了一个全面的学习路径，帮助大家掌握关键点检测的核心技术和最佳实践。

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 在现代交通管理系统中，高速公路收费系统是一项重要的组成部分，它不仅关乎高速公路的正常运营，还直接影响着道路使用的公平性和效率。本项目“vb高速公路收费系统沈阳至山海关”是一个以Visual Basic (VB) 语言和SQL Server 数据库为基础，开发的高速公路收费软件系统。该系统主要面向沈阳至山海关之间的高速公路，为该路段的车辆通行提供准确、高效的收费管理服务。 该系统的主要文件包括出口、特种车辆管理、卡片读写、使用说明、登录界面以及中心管理等模块。其中，出口和中心管理模块的界面文件（.frm）是系统的主要交互界面，特种车辆管理用于处理特种车辆通行的相关事宜，卡片读写模块则涉及车辆通行卡的数据读写和处理，而登录界面则是系统安全性和用户权限管理的前端展现。 使用说明文档 (.doc) 详细描述了系统的工作流程、操作步骤和维护指南，为用户提供了全面的操作指导和支持。此外，系统还包括了一些辅助文件，如图片(.png)和位图(.bmp)等，这些辅助文件可能用于系统界面的美化或作为操作过程中的视觉辅助材料。 值得一提的是，该项目的源代码已经经过严格测试验证，确保了系统的稳定性和可靠性。对于计算机领域的专业人士，如人工智能、计算机科学与技术等相关专业的学生和教师，该项目可以作为毕业设计课题、课程作业等的参考。同时，项目作者也提供了问题反馈和技术讨论的通道，便于用户在使用过程中遇到问题时能与开发者进行有效沟通。 需要注意的是，该项目仅供交流学习使用，严禁用于商业用途。用户在使用本系统前，应当仔细阅读相关的使用说明文档，确保能够正确理解系统的功能和操作流程。在学习和研究的过程中，用户可以深入了解VB编程语言在实际项目中的应用，以及SQL Server 数据库在数据处理和管理中的重要作用。 此外，项目文件中还包含了一个临时文件（.TMP），这可能是在开发过程中产生的临时数据存储文件，用户在使用系统时可以忽略此类文件。系统的文件结构表明项目是经过仔细规划和模块化的，这有助于用户理解系统的架构和组成部分，也为未来的系统升级和维护提供了便利。 “vb高速公路收费系统沈阳至山海关”项目是一个功能全面、结构清晰、具有较高实用价值的软件系统，它不仅为沈阳至山海关高速公路的收费管理提供了有效的解决方案，也为计算机专业人士提供了一个实践和学习VB编程及数据库管理技术的平台。