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推荐合适的wiki代码?
zxp0571
2004-07-08 10:51:17
最好中文的、ASP的
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zxp0571
2004-07-10
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居然都不知道什么是wiki?
zxp0571
2004-07-08
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Wiki的特点
使用方便
维护快捷:快速创建、存取、更改超文本页面(这也是为什么叫作 "wiki wiki" 的原因)。
格式简单:用简单的格式标记来取代 HTML 的复杂格式标记。(类似所见即所得的风格)
链接方便:通过简单标记,直接以关键字名来建立链接(页面、外部连接、图像等)。
命名平易:关键字名就是页面名称,并且被置于一个单层、平直的名空间中。
有组织
自组织的:同页面的内容一样,整个超文本的组织结构也是可以修改、演化的。
可汇聚的:系统内多个内容重复的页面可以被汇聚于其中的某个,相应的链接结构也随之改变。
可增长
可增长:页面的链接目标可以尚未存在,通过点击链接,我们可以创建这些页面,从而使系统得到增长。
修订历史:记录页面的修订历史,页面的各个版本都可以被获取。
开放性
开放的:社群的成员可以任意创建、修改、删除页面。
可观察:系统内页面的变动可以被访问者观察到。
zxp0571
2004-07-08
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Blog和Wiki都是社会性软件(Social Software),这些软件都与写作者本身的真实存在有很密切的联系,同时还能够反映出写作者之间的社会网络关系。
很多人把Blog 和Wiki 当作同样的事物,也有人试图把Blog和Wiki进行整合。但是实际上Blog和Wiki是不同的事物。
(1)Blog(Weblog)是管理个人微内容的一种工具,可以帮助你管理个人的终身学习、生活和工作中点点滴滴的体验,并与网络上千千万万的人们共同分享知识,建立良好的社会人际关系。你可以为了不同的目的创建自己的一个或多个Blog。
(2)Wiki 是动态的个人或群体协同写作工具,可以帮助你自由地创建、创作和修改自己的作品,或者与其他伙伴共同创作。用Wiki写作,没有复杂操作障碍,适合于有大量的文字和链接的电子作品。
kinglately
2004-07-08
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what is the wiki?
jervis82
2004-07-08
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那是什么。
中小学校网络视频监控解决方案.doc
中小学校网络视频监控解决方案.doc
分治算法实验报告.docx
分治算法实验报告.docx
基于BACF算法的实时目标跟踪技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心
代码
是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的
代码
结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心
代码
)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构:
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
[课程设计]基于plc的变频器液位控制设计.doc
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