luci-app-ssr-plus 这是Lean的OpenWrt项目包中luci-app-ssr-plus的备份存储库。 精益的OpenWrt来源: 来自树的来源:2915c44a11ca0ee40b51ff5d9c18a0da1951e170 精益的luci-app-ssr-plus来源(历史记录): 加入lean原版建议重新fork原始码 说明 原始资料来源: : 建议搭配opentomato opentomcat theme,能有最好的显示体验。(兼容所有Argon魔改主题) 主题: : 主题: : 主题: : luci-app-ssrplus-jo 使用方法 #下载源码 git clone https://github.com/Leo-Jo-My/luci-app-ssr-plus-Jo package/luci-app-ssr-plus-Jo git
2026-04-27 20:11:17 256KB Lua
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细节修改】 1.排行榜不再显示管理员。 2.战斗力计算公式变更为:攻击×0.5+防御×0.3+气血×0.125 3.基础体力值由120降低为100 4.增加VIP等级7 5.插件界面增加手动刷新排行榜 6.拍卖行倒序查看 7.打怪经验获取公式修改:怪物经验×[1-(怪物与玩家的等级差绝对值÷50)] 【功能新增】 1.被殴打,游戏消息显示殴打者QQ 2.被偷菜,游戏消息显示偷菜者QQ 3.装备强化玩法! 【BUG修复】 1.修复组队系统的一些BUG
2026-04-26 14:17:05 1.51MB
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ASPEN Plus模型:旋风分离器固体气体分离的高效粒度分布控制与建模方法,ASPEN Plus模型:旋风分离器固体气体分离技术及其粒度分布影响分析,ASPEN Plus 通过旋风分离器进行固体气体分离(粒度分布) 本模型可 本模型对旋风分离器进行建模,并通过粒度分布(PSD)实现固体气体分离。 ,ASPEN Plus; 旋风分离器; 固体气体分离; 粒度分布(PSD); 建模。,ASPEN Plus模型:旋风分离器固体气体分离粒度分布研究 ASPEN Plus模型是一种广泛应用于化工过程模拟和优化的软件工具,其在旋风分离器固体气体分离领域中的应用,尤其是在粒度分布(PSD)控制和建模方面,展现了显著的技术优势和研究价值。旋风分离器是一种基于离心力原理的分离设备,主要用于分离混合气流中的固体颗粒和气体。在化学工业、环保、能源回收等领域,旋风分离器的有效运行对于保证工艺过程的高效和环境的安全起着至关重要的作用。 通过使用ASPEN Plus模型对旋风分离器进行建模,研究人员能够深入分析和优化旋风分离器的结构设计、操作参数,从而实现对固体气体分离效果的精确控制。粒度分布(PSD)作为评估固体颗粒尺寸分布的一个关键指标,其对于分离效率和分离效果的评估具有决定性意义。在模型中考虑粒度分布,不仅能够指导旋风分离器的性能优化,还能够帮助理解不同粒径范围的颗粒在分离过程中的行为规律。 旋风分离器的固体气体分离技术涉及多个因素,包括气流速率、分离器尺寸、颗粒密度、颗粒粒径分布等。通过对这些变量的精确控制和模拟,ASPEN Plus模型能够为工程师提供详细的操作指导,以达到最佳的分离效果。此外,模型的使用还能够降低试验成本和时间,加速新设备或工艺的研发进程。 在实际应用中,ASPEN Plus模型需要结合实验数据和现场操作数据进行校准和验证,以确保模型预测的准确性。模型的验证通常涉及对比模拟结果与实际运行数据,例如分离效率、压降和颗粒捕集率等关键参数。一旦模型被证明是可靠的,它就可以用来预测和评估旋风分离器在不同操作条件下的性能表现,从而为工程设计和操作优化提供科学依据。 此外,ASPEN Plus模型在旋风分离器固体气体分离粒度分布研究方面还具有灵活性和扩展性。这意味着模型不仅可以应用于传统的旋风分离器设计,还可以适应新出现的分离需求,如纳米粒子的分离,以及在极端条件下(如高温、高压)的应用。通过对模型的持续开发和改进,科研人员能够不断拓展其应用范围,满足日益增长的技术挑战。 ASPEN Plus模型在旋风分离器固体气体分离和粒度分布建模方面的应用,代表了过程工程领域中理论与实践相结合的典范。通过模型的辅助,不仅提高了旋风分离器的设计和操作效率,也加深了对分离机制的理解,推动了相关技术的创新与发展。
2026-04-02 22:10:58 296KB scss
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sam2是segment-anything的2.0版本,它相比于segment-anything,既可以用于图像分割,又可以用于视频分割。sam2是基于transformer架构的模型,按照模型大小分为4类,本资源为base_plus模型。 在当今快速发展的计算机视觉领域,图像分割和视频分割技术扮演着至关重要的角色。图像分割能够将图像细分为不同的区域,这些区域在某些方面是相互一致的,而在其他方面则与其他区域不同。视频分割则进一步扩展了这一概念,不仅区分了空间上的不同区域,还加入了时间维度,使得算法能够识别和处理视频中的运动物体。这些技术广泛应用于医疗成像、自动驾驶、视频监控、内容生成等多种场景,对提高机器理解和处理视觉数据的能力具有重要意义。 在这一背景下,"segment-anything2",即sam2模型,代表了图像和视频分割技术的最新进展。作为segment-anything的2.0版本,sam2在保留了前辈功能的基础上,引入了新的性能提升和应用扩展。与传统分割模型相比,sam2在处理速度和准确性上都有显著的提升,这使得它在实际应用中更加灵活和高效。 sam2的核心技术特点之一是它采用了基于transformer架构的设计。Transformer模型最初被设计用于处理自然语言处理任务,因其能够捕捉到序列数据中的长距离依赖关系而受到重视。近年来,随着计算机视觉与自然语言处理的交叉融合,transformer架构被证明同样适用于视觉任务。特别是在图像分割领域,transformer模型能够有效地处理像素级的细粒度任务,并且在处理大规模图像数据时表现出色。 sam2模型根据其规模和性能被分为不同的类别,其中base_plus模型属于这一系列中的一个较为高级的版本。Base_plus模型在性能和资源消耗之间提供了一个很好的平衡点,适合于需要较高处理能力但又对资源有限制的应用场景。Base_plus模型的推出,进一步拓宽了sam2的应用范围,使其能够满足更多专业用户的需求。 具体到文件本身,"sam2.1_hiera_base_plus.pt"是sam2模型中的一个预训练模型文件。"pt"扩展名表明这是一个PyTorch模型文件,通常包含了模型的权重和其他训练状态信息。这一模型文件是利用大量标注数据训练出来的,用户可以直接使用它来进行图像或视频分割任务,无需从头开始训练模型,从而节省了大量的时间和计算资源。 由于sam2模型的预训练性质,它特别适合于那些寻求快速部署和应用模型的开发者和研究人员。例如,对于需要快速开发原型系统或进行研究验证的场景,可以直接加载sam2的预训练模型,并根据具体需求微调模型参数,以适应特定的分割任务。这种灵活性和易用性使得sam2模型在学术界和工业界都具有广泛的应用潜力。 sam2模型不仅仅是一个工具,它代表了当前图像和视频分割领域的前沿技术。通过结合transformer架构的强大功能和预训练模型的便捷性,sam2为处理视觉数据提供了新的方法,使得自动标注和分割技术更加高效和精确。随着这一技术的进一步发展和完善,我们可以期待它在未来为计算机视觉领域的创新带来更多的可能性。
2026-03-31 13:13:34 286.53MB transformer 预训练模型 自动标注
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Aspen Plus V11安装教程及下载
2026-03-29 17:06:08 496KB
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2026-03-27 14:55:54 356KB vue.js uni-app
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2026-03-10 23:43:40 202.67MB PDF-XChange. pdf crack edit
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标题"P8B75-M LX PLUS R1.00.zip"指的是华擎(ASRock)P8B75-M LX PLUS主板的R1.00版本BIOS更新包。这款主板是基于Intel B75芯片组设计的,适用于Intel LGA 1155插槽的处理器,如第二代和第三代的Intel Core i7、i5和i3系列。BIOS(基本输入输出系统)是计算机启动时加载的第一个软件,它控制硬件初始化,提供操作系统与硬件之间的接口。 描述中提到的"P8B75-M LX PLUS R1.00A BIOS 左右两个 实测能开机的BIOS"意味着这个压缩包包含两个不同的BIOS版本,分别标记为“左”和“右”。这可能是由于BIOS更新过程中可能遇到的问题,例如某些硬件配置或固件更新可能导致无法正常启动。因此,提供两个版本是为了增加成功率,确保至少有一个BIOS可以正常引导系统开机。 标签"10"可能代表了该BIOS的稳定性和兼容性评分,或者表示这是第10次重大更新。不过,具体含义需要查看官方文档来确认。 在压缩包内,我们有两个子文件,"B75 左.zip"和"B75 右.zip",这两个文件应该分别对应描述中的“左右两个”BIOS。通常,用户需要根据指导选择一个进行更新,或者在遇到问题时尝试另一个版本。 BIOS更新的过程通常是为了解决硬件兼容性问题、提升性能、增强稳定性或者修复已知的安全漏洞。对于P8B75-M LX PLUS主板的用户来说,升级到R1.00A BIOS可能会带来以下潜在的好处: 1. **硬件支持**:新的BIOS可能添加了对新处理器或内存模块的支持。 2. **性能提升**:优化了内存频率设定,可能提升系统的整体性能。 3. **稳定性改进**:修复了一些可能导致系统崩溃或蓝屏的错误。 4. **新功能**:可能引入了新的BIOS设置选项,让用户能够更好地定制系统配置。 5. **安全更新**:修补了可能被利用的安全漏洞,保护系统免受恶意攻击。 在执行BIOS更新之前,用户必须确保已经备份了重要数据,因为更新过程中如果出现故障,可能导致系统无法启动。同时,遵循官方提供的更新指南,正确地使用工具进行更新,比如使用华擎的"ASRock Update"程序,或者通过USB闪存盘进行更新。 P8B75-M LX PLUS R1.00.zip文件是华擎P8B75-M LX PLUS主板的一次重要更新,包含了两个可选的BIOS版本,旨在提高用户的系统稳定性和兼容性。对于拥有该主板的用户来说,适时更新BIOS可以充分利用硬件潜力,并保持系统的安全性。
2026-03-10 11:56:16 5.91MB
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ASPEN Plus中ELECNRTL模型在水溴化锂吸收式冷却器建模中的应用与优化研究,利用ELECNRTL在ASPEN Plus中建模水溴化锂吸收式冷却器:单机制冷机建模研究,在 ASPEN Plus 中利用 ELECNRTL 对水溴化锂吸收式冷却器进行建模 在本模型中,使用 ASPEN 对单水溴化锂吸收式制冷机进行了建模。 ,ASPEN Plus; ELECNRTL; 水溴化锂吸收式冷却器; 建模; 单水溴化锂吸收式制冷机,在ASPEN Plus中建模水溴化锂吸收式冷却器的方法 ASPEN Plus作为一种化工模拟软件,被广泛应用于化学工程和过程工业的设计、研究和优化。ELECNRTL模型是ASPEN Plus中的一个热力学性质计算模型,特别适用于电解质溶液。水溴化锂吸收式冷却器是一种利用溴化锂水溶液在吸收和释放水蒸气过程中实现制冷效果的设备,广泛应用于空调和冷冻行业。 本研究的目的是探索在ASPEN Plus中使用ELECNRTL模型来模拟水溴化锂吸收式冷却器的可行性及其优化方法。通过这种方式,研究人员可以更精确地模拟和预测冷却器在不同操作条件下的性能,从而在设计阶段优化设备性能,减少实际操作中的能耗和提高制冷效率。 在进行水溴化锂吸收式冷却器的建模时,研究者们首先需要定义所使用的物质,即水和溴化锂。接下来,要设定正确的热力学模型和参数,确保模拟结果的准确性。ELECNRTL模型在处理电解质溶液,尤其是水溴化锂溶液时,能够提供准确的活度系数和密度等关键热力学数据。 由于溴化锂水溶液是一种强电解质溶液,其热力学性质复杂,因此在建模过程中需要特别注意溶液浓度、温度、压力等因素对热力学性质的影响。ELECNRTL模型通过考虑溶液中离子之间的相互作用,能够较为准确地模拟这些影响,为冷却器的建模提供必要的数据支持。 此外,为了确保模拟结果的可靠性,研究者还需要对模型进行验证。这通常涉及到与实验数据的对比,以确认模型预测的准确性。通过调整模型参数或改进模型结构,研究人员可以不断优化模拟过程,提高预测的精确度。 通过对ASPEN Plus中ELECNRTL模型在水溴化锂吸收式冷却器建模中的应用与优化研究,不仅能够为设计新型水溴化锂吸收式冷却器提供理论支持,还可以为现有设备的性能提升和节能改造提供指导。 研究成果不仅有助于提升水溴化锂吸收式冷却器的效率和可靠性,同时也为其他工业应用中的电解质溶液热力学性质模拟提供了参考。随着计算机技术的进步和模拟软件的发展,未来将有更多先进的热力学模型和计算方法被开发出来,以进一步提高模拟的精确度和实用性。 研究过程中可能遇到的挑战包括数据的准确获取、模型的合理选择和参数的精确设定等。这些挑战需要研究者具备深入的化学工程知识,以及对ASPEN Plus软件的熟练运用能力。 此外,由于ASPEN Plus软件本身功能的复杂性,研究者还需不断学习和掌握软件的最新功能和更新,以适应不断变化的研究需求。同时,随着模拟技术的不断发展,研究者也需要关注并学习新的模拟技术,以保持其研究的先进性。 利用ASPEN Plus中ELECNRTL模型对水溴化锂吸收式冷却器进行建模和优化,是一种高效、精确的研究手段。它不仅能够帮助工程师和研究人员更好地理解这一复杂系统的工作原理,还能够为实际工程应用提供重要的技术支持,推动相关技术的发展和进步。
2026-03-08 17:13:24 688KB gulp
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RuoYi-Vue-Plus AI 智能编程助手是一款基于 RuoYi-Vue-Plus 5.X 企业级后端框架深度定制的 AI 开发工具,支持 Claude Code 和 OpenAI Codex 双引擎。该助手内置 40+ 专业开发技能和 10 大快捷命令,能够显著提升开发效率。其核心亮点包括双 AI 引擎支持、智能钩子系统、专业技能库和项目管理工具。通过智能钩子系统,AI 能够自动评估用户需求并精准匹配技能,确保每次响应都符合项目规范。此外,助手还提供了丰富的文档模板和开发指南,帮助开发者快速上手。适用于企业开发团队、独立开发者以及 AI 编程爱好者,能够有效降低开发成本并提升代码质量。 RuoYi-Vue-Plus AI 智能编程助手是一款高端的AI开发工具,它深度定制于RuoYi-Vue-Plus 5.X版本的企业级后端框架。这款工具融合了Claude Code和OpenAI Codex两大AI编程引擎,不仅优化了开发流程,还大幅提高了开发效率。它的功能覆盖了从基础代码编写到复杂项目管理的各个方面。 该AI编程助手内置了40多种专业开发技能,并且提供了10种快捷命令,开发者可以依据这些功能快速实现需求。这些技能和命令都经过精心设计,使得开发人员在开发过程中能够更加专注于业务逻辑,而非琐碎的技术实现细节。与此同时,双AI引擎的引入确保了编程助手的响应和解决方案能够更加精准和高效。 智能钩子系统是这款编程助手的另一大亮点。它通过评估用户需求,自动匹配最适合的技能库,从而确保AI的每一次响应都能够精确地贴合项目规范。这一功能极大提升了项目的一致性和质量,同时降低了因技术实现差异带来的风险。 专业技能库和项目管理工具的加入,为开发者提供了从项目启动到部署的全程支持。技能库收录了丰富的编程知识,覆盖了从传统Web开发到现代前后端分离架构的全方位技能。项目管理工具则简化了项目流程,使得开发团队能够更加高效地协作,加速项目的推进。 除了核心功能外,RuoYi-Vue-Plus AI 智能编程助手还提供了大量的文档模板和开发指南。这些文档和指南是开发者的宝贵资源,它们不仅有助于快速上手使用工具,还能加深开发者对技术实现细节的理解,从而更灵活地应对开发中遇到的各种问题。 这款工具特别适合于企业开发团队、独立开发者以及AI编程爱好者使用。它可以有效地降低开发成本,提升代码质量和开发效率。无论是在定制项目开发还是通用软件产品开发中,这款AI编程助手都能提供显著的效能提升和时间节约。 RuoYi-Vue-Plus AI 智能编程助手凭借其强大的功能和智能化的服务,为软件开发领域带来了革命性的变革。它的诞生不仅仅是一种新的工具,更是一种全新的高效开发模式。开发者们可以利用这款工具释放更多创新思维,从而实现更大的商业价值和产品价值。
2026-02-27 17:30:29 35KB 企业级开发 自动化开发
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