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基于扩频技术的MPEG-2视频水印算法matlab仿真

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ruby-on-rails - 关于在 Rails 上构建 REST Web 服务的教程或截屏视频

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion我希望在Rails上构建一个REST网络服务,作为我的移动应用程序的服务器端组件。有人可以为正在学习Rails的人指出一些关于构建REST网络服务的教程或截屏视频吗?我正在寻找的主要功能是:授权(用户ID和密码验证)。使用RESTAPI从客户端(移动应用程序)向服务器数据库发布数据如果你能给我指点一些关于创建restapi内容的书,我也很好。如果有人可以发布一些代码让

ruby - Consistent String#hash 仅基于字符串的内容

目标:将服务器处理的每个URL映射到0、1、2或3,尽可能均匀分布。虽然documentation因为ruby​​的String#hash方法说它将“根据字符串的长度和内容返回一个散列”,这显然不是全部。给定字符串的哈希在解释器的调用中不一致:$irbruby-1.9.2-p180:001>"foo".hash=>360517580588231756ruby-1.9.2-p180:002>^D$irbruby-1.9.2-p180:001>"foo".hash=>-2716152678666510148这意味着特定字符串的散列值可能会因服务器而异。Rails在内部使用String#ha

ruby - 基于值的哈希数组是唯一的

我觉得这可以改进(在ruby​​中很常见)。我正在尝试根据值对一组哈希值进行uniq。在这个例子中,我想要元素的颜色。苔藓和雪是骗子。#removeuniquearrayofhashesbasedonahashvaluea=[{:color=>"blue",:name=>"water"},{:color=>"red",:name=>"fire"},{:color=>"white",:name=>"wind"},{:color=>"green",:name=>"earth"},{:color=>"green",:name=>"moss"},{:color=>"white",:name=>

基于线性矩阵不等式LMI的鲁棒H无穷控制算法设计,多性能指标的H无穷控制算法推导,多面体模型

catalogue关键字一些符号和特殊表示预备知识正文(一)不确定系统的数学表示(二)线性时不变定常系统的LMI稳定性定理(判据)2.1系统模型2.2当u=w=0时系统的LMI稳定性判据2.3.当u=0,w!=0时的保H无穷性能定理(三)多面体模型表示的不确定系统在不同工况下的稳定性定理3.1不确定系统模型的多面体表达式3.2参数无关的鲁棒状态反馈控制率:u=kx3.2.1闭环系统鲁棒稳定性3.2.2闭环系统鲁棒稳定性、保H无穷性能3.3参数相关的鲁棒状态反馈控制率:u=ai*ki*x3.3.1.状态反馈控制下的闭环系统鲁棒稳定性定理(w=0)3.3.2.状态反馈控制下的保H无穷性能、闭环系统

《安富莱嵌入式周报》第301期:ThreadX老大离开微软推出PX5 RTOS第5代系统,支持回流焊的自焊接PCB板设计,单色屏实现多级灰度播放视频效果

往期周报汇总地址:嵌入式周报-uCOS&uCGUI&emWin&embOS&TouchGFX&ThreadX-硬汉嵌入式论坛-PoweredbyDiscuz! 祝大家开工大吉视频版:https://www.bilibili.com/video/BV1GT411o7zr1、ThreadX老大离开微软,开发的第5代RTOS系统PX5RTOS正式上线最早是看到IAR的一条消息,全面支持PX5RTOS,然后就进一步上他们的官方下载白皮书了解相关消息当看到这两个名字时,很熟悉,这不就是ThreadX的老大BillLamie。 经过信息检索,应该是实锤了,领英上已经更新了他的工作经历: 然后再结合Azur

视频搬运去重技术深度讲解

    之前已经写过一篇关于去重的文章,讲解了视频去重的原理,但是还是有很多人一直问这个问题,这次我就写的更加详细一些,同时给出一些案例,希望可以帮助更多的人。写作不易,如果觉得不错,还请点个赞。看完这篇文章,你就明白视频该如何去重以及为什么别人可以搬运,我一搬运就不行。文章末尾会解答几个很多人问过的问题,还有福利赠送。关注小程序:Al原创短视频,了解学习更多视频技术。为什么要深入理解去重虽然现在各大自媒体平台对视频查重越来越严格,但是,搬运这行永远不会落幕,永远有利可图,查重严格,也许是一件好事,这直接过滤掉大部分搬运的人,搬运的人越少,自然收益空间就越大。那么如何让自己避免成为那被过滤的大

Android音视频开发:MediaRecorder录制视频

简介安卓api提供了Camera类控制相机捕获图像,在api21以后,安卓也提供了Camera2,Camera变得过时了,但为了兼容性,这里还是使用Camera。对于录制视频,可以使用MediaRecorder,这个可看安卓官方api文档使用使用Camera进行拍照摄像前,你得先申请权限:接着,是相机预览流程:Camera.open(int)获取Camera实例setParameters设置相机参数setDisplayOrientation设置正确预览方向关联SurfaceView,用于展示预览画面startPreview开始预览,stopPreview停止预览release释放相机资源录像流

ruby - 如何在 jekyll markdown 博客中包含视频

我刚开始使用jekyll写博客。我用Markdown写我的帖子。现在,我想在我的帖子中包含一个youtube视频。我该怎么做?此外,我不太喜欢jekyll默认提供的pygments高亮显示。无论如何我可以将其更改为其他样式吗?如果是的话,你能给我指点一些不错的样式/插件吗? 最佳答案 您应该能够将用于嵌入的HTML直接放入您的markdown中。在视频下方,有一个“分享”按钮,点击它,然后点击“嵌入”按钮,它应该会给你一些看起来有点像的东西:只需将其复制并粘贴到您的帖子中,Markdown预处理器不会触及它。对于Pygments,在

基于ChatGPT的智能问答、ai绘图微信小程序思路

ChatGPT![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/186d9ecc453b48be9f19c467da7c3f07.jpegChatGPT是openai公司的一个人工智能机器人产品,目前已经升级到4.0版本。其因便捷高效,已经在大学生、IT届、科研界等领域广为流传。但是直接进入其官网使用有时候并不是那么方便,毕竟他不开放给中国用户使用,我们需要一些魔法才能用上。如果做成一个微信小程序随时随地打开就能用的话,会方便很多。正好openai官方也开放了api供开发者使用。我们可以进入openai官网https://platform.openai.com/

基于深度学习的轴承寿命预测实践,开发CNN、融合LSTM/GRU/ATTENTION

关于轴承相关的项目之前做的大都是故障识别诊断类型的,少有涉及回归预测的,周末的时候宅家发现一个轴承寿命加速实验的数据集就想着拿来做一下寿命预测。首先看下数据集如下:直接百度即可搜到,这里就不再赘述了。Learning_set为训练集Test_set为测试集我这里为了简单处理直接使用Learning_set作为总数据集,随机划分指定比例作为测试集。当然了你也可以选择分别读取加载两部分的数据分别作为训练集和测试集都可以的。每个目录下都是一堆csv文件,样例如下:样例数据内容如下:9,11,19,1.1879e+05,0.059,-0.3729,11,19,1.1883e+05,0.603,-0.0