节点API骨架这是一个基本且功能强大的Node.js应用程序启动器。它使用express.js作为基础并使用sequelize来管理持久性。此应用程序基于这些约定/最佳实践，API基于snake_case。所有400和500 HTTP状态系列都带有错误响应。骨架提供和实现了以下内容： 记录请求流量和应用程序日志 单独的配置文件和服务器管理 分离和结构化的路线系统 允许客户仅检索部分信息（带字段参数）以限制带宽利用率 使用SSL 接受带有X-HTTP-Method-Override的POST请求给仅使用GET/POST的客户 此外，使用模块列表如下： .json / .xml 放在响应的末尾 实施SSL 为响应实现“仅必填字段” 实现配置文件与组件使用 实现X-HTTP-Method-Override
qqcram87600 0 zip 26.16KB 2024-09-10
matlab文件
adhere2241 0 m 227B 2024-09-09
塔菲tafi是一个node.js模块，它提供了一组简单的、共享的、通用的功能。安装使用适当的git版本标签来安装此包的所需版本。 运行以下命令安装此模块：npm install --save 也可以在“package.json”文件中使用git remote url来指定此包，以将此包指定为依赖项： { \"dependencies\": { \"tafi\": \"指定版本的git url\", } } var config, tafi, sql; configurator = require('config');
movie99406 1 zip 6.55KB 2024-09-09
程序员考试刷题欢迎来到Swift算法俱乐部！在这里，您将找到使用大家最喜欢的新语言Swift实现的流行算法和数据结构，并详细解释了它们的工作原理。如果您是一名计算机科学专业的学生，需要在考试中学习这些东西-或者如果您是一名自学的程序员，想要复习您的技术背后的理论-您来对地方了！这个项目的目标是解释算法是如何工作的。重点是代码的清晰度和可读性，而不是制作可重用的库，您可以将其放入自己的项目中。也就是说，大部分代码应该可以用于生产，但您可能需要对其进行调整以适应您自己的代码库。代码与Xcode 9和Swift 4兼容。我们将使用最新版本的Swift进行更新。欢迎提出建议和贡献！担心这不是你的一杯茶吗？我们经常说“这个算法是O(n)” 。如果您不知道这意味着什么，请先阅读相关内容。如何创建自己的算法？报告问题以留下反馈，或提交拉取请求。这里有一些不错的入门方法：算法搜索，查找数组中的元素，快速查找排序数组中的元素等。
yangbotool 0 zip 7.83MB 2024-09-08
对双足竞步机器人机械结构、控制系统进行设计并对其步态规划进行研究，成果成功应用于全国机器人大赛双足竞步机器人项目竞赛中。首先，对双足竞步机器人的自由度进行配置；根据自由度的配置将机器人的机械结构分为脚部、膝部、胯部、躯干部四个模块，并对其进行模块化设计与制造；利用UG NX软件进行实体建模，生成各个模块的钣金展开图，并对各模块进行加工和装配，最终得到双足竞步机器人实体。其次，在分析舵机控制原理的基础上，提出了PWM信号生成方法合理性评价的四项原则，实现了对各种生成PWM信号方法的全面且具体的评价。首次提出了利用分时成组原理进行PWM信号生成的方法，这种方法不仅具有较好的输出同步性、周期可适应性和良好的占空比可调性，而且还具有较强的信号输出能力。然后，基于分时成组原理，利用C8051F040单片机作为主控芯片，在Protel DXP软件中绘制了控制系统的电路原理图和PCB板图；并通过Keil uVision2软件实现了控制程序的编写。最后，采用Denavit-Hartenberg规则对双足竞步机器人进行了运动学建模，在运动学模型基础上利用齐次变换矩阵建立了运动学方程；通过步态规划的相关参数，借助Matlab软件求解并仿真出各关节自由度的轨迹曲线；最终，采用离线规划——在线调整方式对双足竞步机器人的关节运动轨迹进行修正，得到了平滑而稳定的步态轨迹。
qq_53365 0 pdf 10.3MB 2024-09-07
针对目前同类产品中测量误差偏大、功能单一等不足，设计了一种基于MSP430F435单片机的低功耗便携式测温仪。该仪表能够连续多点测温，具有记忆、打印等功能，可以连接打印机，打印已测量的数据。特别适合高炉热负荷水温差测量，或者连续多点温度测量场合。实际使用证明，该仪表具有可靠性高、功能齐全、功耗低、使用简便、适用场合广泛、测温精度高等特点。
shenhaiyu80394 0 pdf 231.99KB 2024-09-07
程序员5个刷题网站介绍王帅, 25岁, 3年经验, 前端开发, 辽宁-沉阳本科。邮箱: 微信: wangdapishuai 电话: 18512416861 参与开源项目的前端开发。希望参与: 1. 前端多端 2. 可视化, 所见即所得 3. WebGL。可以独立负责功能模块或者整个应用的开发。 技术栈：前端: React全家桶 + Ant Design，TypeScript, React Router, Redux(Dva), Next.js, Immutable, Less + CSS Module, webpack。 图表: d3.js, 阿里 AntV-g2, 实时刷新动态图表。后端: node.js, Egg.js + Docker + Gitlab CI。应用基础框架: 阿里 umi.js。其他: 电商, 点餐, 微信小程序开发。 近期工作内容：想做一个JSON配置式&可视化所见即所得页面编辑器，基于 d3.js + AntV - g2 的动态图表绘制，基础组件封装: 语义化组件, 空数据, 头像, 根据数据智能展示表格, 全局loading , Error Boundary。
u83916 0 zip 264.22KB 2024-09-07
程序员常刷题编码挑战介绍该项目包含一个用Swift编写的简单音频合成器。尝试一下，让自己对代码感到满意！该项目的核心在Synth.swift文件中，该文件包含负责创建声音的代码（在Oscillator.swift帮助下）。去做在Objective-C中重写Synth.swift和Oscillator.swift并将其添加到这个项目中。删除这两个Swift文件并使用您的Obj-C实现对其进行测试。它们的工作方式必须与Swift中的对应方式相同。描述（未实现）您将如何添加同时拥有3个声音（合成器）的可能性。奖金：在Synth.m编写一个方法。 Synth.h在播放音频时通知UI。当此方法返回true时，显示字符串“Playing...”，当它返回false时显示字符串“Stopped...”。规则：在Github或Bitbucket上创建一个repo并推送这个项目（不要分叉！），尽可能多地提交！ （我们想看看你做什么以及你怎么做）。完成后，通过电子邮件将您的回购链接发送给我们。请不要花超过两个小时。
qq_18749 0 zip 79.94KB 2024-09-06
程序员常刷题解释用于解释差分数据流计算输出的基础设施，解释数据并行计算的输出。该项目演示了如何使用差分数据流来解释差分数据流计算的输出，如论文中所述。还有一个更早的讨论材料，并试图解释它是如何工作的。在我们的上下文中，程序在输入集合上运行并产生输出集合。输出子集的“解释”是输入的子集，因此如果您在该子集上运行计算，它至少会产生您要求的输出子集。对这种形式的简明解释非常有帮助，无论是调试程序还是理解/传达为什么部分输出是这样的。快速品尝 为了试一试，我们可以解释“优先标签传播”的输出，这是一种用于确定图中连接组件的算法，通过跟踪哪些图边和标签对于到达每个单独的输出记录很重要，即使图变化。这里我们加载livejournal图数据集，要求解释节点123456的标签，然后删除解释路径上的一条边，导致解释发生变化： Echidnatron% cargo run --release --example interactive-cc -- ~/Projects/Datasets/livejournal Running target/release/examples/interacti
wjiale 0 zip 17.13KB 2024-09-06
《Room Impulse Response and Noise语音数据数据集详解》语音识别技术是现代信息技术领域中的一个重要组成部分，尤其在人工智能、智能家居、智能语音助手等领域有着广泛的应用。为了提高语音识别的准确性和鲁棒性，研究人员需要大量的高质量语音数据进行训练和测试。其中，“Room Impulse Response and Noise”语音数据集就是这样一个专门为语音识别研究而设计的数据资源。我们要理解“Room Impulse Response (RIR)”的概念。RIR是指在一个封闭或半封闭空间中，声源发出的短促声音信号（如敲击声）与环境相互作用后，到达麦克风的完整声音信号。它包含了房间内的声学特性，如房间尺寸、材质、家具布置等因素对声音传播的影响。RIR对于语音识别至关重要，因为它能帮助模型理解和模拟实际环境中的声音传播，从而提高在复杂环境下的识别性能。 “Room Impulse Response and Noise”数据集包含了一系列在不同环境条件下录制的RIRs和背景噪声样本。这些样本可能涵盖了各种室内场景，如办公室、会议室、家庭房间等，以及各种噪声类型，如空调噪声、交通噪声、人声等。通过这样的数据集，研究人员可以训练模型以适应各种环境变化，提高其在实际应用中的表现。数据集的使用通常包括以下几个步骤：开发者会使用RIR样本来模拟不同的声学环境，对语音识别模型进行声学建模；然后，将噪声样本与纯净语音信号混合，以模拟真实世界中的噪声环境，训练模型的噪声抑制能力；通过在多样化的测试集上评估模型的性能，不断优化模型参数，提升识别准确性。此数据集的优势在于其多样性，涵盖了多种房间类型、尺寸和声学特性，以及广泛的噪声源，使得基于该数据集训练的模型具有更好的泛化能力。此外，数据集的详细元数据，如录音位置、设备信息、环境描述等，为研究者提供了深入分析和实验的可能性。 “Room Impulse Response and Noise”语音数据集是推动语音识别技术发展的重要资源，它为研究人员提供了丰富的环境声音样本，有助于开发出更适应现实世界复杂环境的语音识别系统。通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待未来语音识别技术在各种应用场景中的表现更加出色，为人类的生活带来更大的便利。
a84503 0 zip 1.21GB 2024-09-06