Websharp开放全部源代码

sunny_y_m 2004-04-27 08:21:36
Websharp是我开发的.net平台下的应用系统框架,内容可以见: http://www.uml.net.cn/net/net043.htm http://www.uml.net.cn/net/net042.htm http://www.csdn.net/develop/article/19/19702.shtm 以及附件。 现在,我深感个人力量过于单薄,想把他开源,同大家共享,也希望能够有更多的人一起来完善。
同时提供了一个AOP框架。
现在开放全部源代码,可以从以下位置获取:

http://www.uml.org.cn/dvbbs6.0.0/index.asp

——孙亚民
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fzxml 2004-06-16
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下不了

Microsoft VBScript 编译器错误 错误 '800a03f6'

缺少 'End'

/iisHelp/common/500-100.asp,行242

Microsoft JET Database Engine 错误 '80040e57'

字段太小而不能接受所要添加的数据的数量。试着插入或粘贴较少的数据。

/dvbbs6.0.0/inc/char.asp,行236

EdwinYeah 2004-06-12
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这样做很好。
建议作为一个项目加入一些著名的开源网站,如sourceforge.net,或者再起码提供一个大家讨论上存修改过的程序的平台。仅供参考。
hertcloud 2004-06-10
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接分
happyjun2000 2004-06-10
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up~~
kwklover 2004-06-09
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技术发展真快!
牛人真多,AOP有所耳闻,但不知道具体
不下载,不过支持!1
chasesun126 2004-06-09
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up~~~~~~~
zergtant 2004-06-09
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做记号
gengwei80 2004-06-09
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顶
stonewater 2004-06-08
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观众
gj0001 2004-06-08
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好东东,研究!
sf7509 2004-06-08
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Microsoft VBScript 编译器错误 错误 '800a03f6'

缺少 'End'

/iisHelp/common/500-100.asp,行242

Microsoft JET Database Engine 错误 '80040e57'

字段太小而不能接受所要添加的数据的数量。试着插入或粘贴较少的数据。

/dvbbs6.0.0/inc/char.asp,行236
pankehui 2004-06-08
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先顶,一二下不了!
swich 2004-06-08
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jf
极速小王子 2004-06-08
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支持!
lkal4587 2004-06-07
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我给你置顶~!
raymond323 2004-06-07
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d
huangsuipeng 2004-06-07
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顶
simonw 2004-06-07
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楼主的文章我看过不少,支持!
sukey00 2004-06-06
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在哪下啊,怎么下不了
xwfjw 2004-05-14
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學習。。。。
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可参考下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[睡觉(Sleeping)] · 训练集:2370 张 · 验证集:240 张 · 测试集:121 张 · 总计:2731 张 该数据集针对养猪场实际场景,专注于猪的检测,为畜牧业智能化管理提供关键数据支持。通过高精度捕捉猪在猪舍内的状态,该数据集有效助力养殖效率提升和动物福利保障,具有重要的应用价值。 该数据集的训练集、验证集和测试集分别为2370张、240张和121张,总计2731张图像。这种分布比例科学合理,确保了模型训练的充分性和验证的可靠性,为算法性能评估奠定了坚实基础。 该数据集的标注工作展现了卓越的精准度与规... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9941** mAP50-95 | 0.9813 Precision | 0.9857 Recall | 0.9910 train/box_loss | 0.2235 train/cls_loss | 0.0921 val/box_loss | 0.1829 val/cls_loss | 0.0889 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9941,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9813,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9857、Recall 0.9910,精召双高,模型对睡...

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