当前位置: 首页 > news >正文

传统遗产与技术相遇,古彝文的数字化与保护

  古彝文是中国彝族的传统文字,具有悠久的历史和文化价值。然而,由于古彝文的形状复杂且没有标准化的字符集,对其进行文字识别一直是一项具有挑战性的任务。本文介绍了古彝文合合信息的文字识别技术,旨在提高古彝文的自动识别准确性和效率,促进对古彝文的研究和保护。

传统遗产与技术相遇,古彝文的数字化与保护

  • 1. 古彝文与古彝文古籍保护
  • 2. 古彝文识别的重难点
  • 3. 提升图像质量与细节还原的突破之道
    • 3.1 合合信息
    • 3.2 合合信息的文字识别技术
    • 3.3 智能高清滤镜技术
      • 3.3.1 智能扫描引擎AI-Scan与扫描全能王
      • 3.3.2 场景应用
  • 4. 古彝文识别的意义
  • 5. 总结

1. 古彝文与古彝文古籍保护

  古彝文是一种象形文字系统,字形多以实物的外形或部分特征来表示。它使用横、竖、点、折等线条和各种简单的几何形状来组成字形,具有一定的可辨识性。由于彝族地区长期以来存在语言交流的障碍和地理环境的限制,古彝文在不同地区的发展演变呈现出一定的差异。因此,古彝文不是统一的书写系统,而是一系列相关但各有特色的书写方式。
  古彝文在彝族社会中具有重要的地位和意义。它是彝族人民了解自身历史、文化和社会形态的重要途径,也是传承和弘扬彝族传统文化的重要载体。古彝文记录了彝族人民的日常生活、宗教信仰、自然环境和历史事件等各个方面的信息,为了解彝族社会提供了珍贵的线索。
  然而,由于古彝文的复杂形状和缺乏标准化的字符集,使得对其进行自动识别一直是一个具有挑战性的任务。随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展,研究人员开始探索古彝文的文字识别技术。

古彝文的古籍保护背景
在这里插入图片描述

  1. 保护文化遗产:古彝文作为彝族的独特文化遗产,具有重要的历史和文化价值。保护古彝文古籍是保护和传承彝族传统文化的一部分,有助于保存和弘扬彝族的独特文化特色。
  2. 学术研究价值:古彝文古籍是了解彝族历史、文化和社会形态的重要资料。通过研究古彝文古籍,可以深入了解彝族社会的发展演变、宗教信仰、日常生活等各个方面,对彝族民俗、历史和语言学等学科的研究都有很大的学术价值。
  3. 弘扬民族自豪感:保护古彝文古籍有助于彝族人民树立文化自信和自豪感。传承和弘扬彝族传统文化对于维护和促进民族团结、推动彝族社会的发展具有重要意义。古彝文古籍的保护可以让彝族人民更好地了解和认同自己的文化传统,促进彝族文化的发展和传承。

2. 古彝文识别的重难点

  1. 缺乏标准化的字形和字词编码:古彝文的字形和字词编码存在多样性和地域差异,没有统一的标准化字典和编码规范。这给古彝文的识别和解读带来了一定的困难,需要通过深入研究和对比多个古彝文文献来理清字形、字义和语法规则。在这里插入图片描述

  2. 字形复杂多样:古彝文的字形采用象形和简化的几何线条表示,字形复杂多样。不同的变体和语境可能会导致相同字形表示不同的含义,也可能会出现形状相似但含义不同的字形。正确识别和解读这些字形需要对古彝文的细致研究和辨识能力。原图
    扫描之后的样子:在这里插入图片描述

  3. 文献质量和保存状态:古彝文的文献多存在于手抄本和古籍中,经过长期的保存和传抄,可能存在破损、模糊、漏字等问题。这给文献的识别和解读带来了挑战,需要进行文献修复和数字化处理,结合其他线索进行辅助分析和考证。

  4. 缺乏标注和语言学知识:古彝文的识别需要借助对彝族语言的了解和语言学知识。古彝文中的词语、语法结构、语境等都需要与彝族语言进行对照和分析,对彝族语言的语音、语义等特征有一定的了解才能准确理解古彝文的意义。

  5. 缺乏专业人才和研究资源:古彝文的研究和识别需要具备相关的专业知识和技能,这方面的专业人才相对稀缺。古彝文相关的研究资源、文献和文献资料的获取也相对有限,这给古彝文的识别和研究带来一定的困难。

  为克服这些困难,需要通过对古彝文的深入研究和彝族语言的学习,建立标准化的字形和字词编码体系,加强对古彝文文献的保存和数字化处理,培养更多的古彝文研究人才,加强学术研究和跨学科合作,提供更多的研究资源和工具,以推动古彝文的识别和解读工作。

3. 提升图像质量与细节还原的突破之道

3.1 合合信息

  合合信息的文字识别技术(HEIC OCR)是一项先进的技术,用于将合合信息(HEIC)格式的图像中的文本内容自动识别和提取出来。合合信息是一种高效的图像压缩格式,常用于iPhone和其他苹果设备上拍摄的照片。
  文字识别技术(OCR)是一种计算机视觉技术,通过图像处理和模式识别算法,将图像中的文字区域识别出来,并将其转换为可编辑和搜索的文本数据。合合信息的文字识别技术将OCR技术与HEIC图像格式相结合,实现对HEIC图像中的文本内容的准确识别和提取。

3.2 合合信息的文字识别技术

  随着全球化的进一步深化,多语种识别已经成为智能文档处理系统的一项关键需求。然而,多语种识别带来的挑战也是相当之大。这些挑战不仅来源于不同语种之间的独特字符集、书写规则和语法结构,还包括各种复杂的文本形态和排版方式。
  例如,阿拉伯语的书写方向是从右到左,而且同一字母在单词的不同位置有着不同的形态。对于这种语言,传统的文字识别方法往往难以应对。再比如,中文的繁体和简体之间的差异,使得文字识别需要具备处理这两种形态的能力。此外,像泰语和印地语这样的语言,它们的书写系统相对复杂,有时一个字符可能会出现在另一个字符的上方或下方,这对于文字识别来说无疑增加了额外的困难。
  文字识别技术,也被称为光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition),是一种将图像文件或者扫描的文档转换成可编辑和可搜索的文本数据的技术。这种技术可以识别打印的字符,通过分析图像中的内容,将字符结构转化为ASCII码或者Unicode等编码方式。

文字识别技术主要包括以下几个步骤:

  1. 预处理:这一步主要是对图像进行噪声去除,灰度化,二值化,去除背景等操作,以便更好地识别文字。

  2. 文字分割:这一步是将预处理后的图像进行分割,将图像划分为单词或者字符,以便进行下一步的识别。

  3. 特征提取:这一步是提取分割后的文字的特征,这些特征可以是文字的形状,大小,倾斜度等。

  4. 文字识别:这一步是根据提取的特征,通过机器学习或者深度学习的方法,识别出文字的内容。

  5. 后处理:这一步是对识别出的文字进行校正和优化,提高识别的准确率。

  智能文字识别技术是合合信息核心技术之一,主要由智能图像处理、基于深度学习的复杂场景文字识别,自然语言处理(NLP)三大核心模块组成。其中,智能图像处理技术可对曲面、阴影、摩尔纹等文档图像进行精准的矫正处理,为接下来的文字信息提取、识别创造了良好的条件;复杂场景文字识别技术可适应多语言、多版式、多样式等复杂场景,以进行文字提取,并结合领先的NLP技术,对识别出的结果进行语义理解。
  近三年来,合合信息智能文字识别技术先后在ICDAR、ICPR等人工智能国际竞赛中斩获15项冠军,学术成果在CVPR、AAAI、ACL等顶会上发表,相关项目获中国图象图形学学会(CSIG)科技进步奖二等奖。
  合合信息在古文字识别领域已有了一定的积累和成果。在2021年、2022年的世界人工智能大会上,合合信息展现了智能文字识别技术在甲骨文、西周钟鼎文(金文)中的应用,获得了包括央视、人民日报、新华社等上百家主流媒体的关注。
  虽然古彝文的识别研究尚处于起步阶段,但在引入先进的AI技术来建立统一的数据库以后,对于增强古彝文研究的连续性、降低繁琐的检索工作无疑有极大帮助。与古彝文数字化相关的研究目前还相对稀少,本项目将填补当前国内外研究的空白。
  合合信息前期在甲骨文、金文中所作的研究,也让古彝文识别成为一件“水到渠成”的事情: 甲骨文和古彝文追溯源头都属于骨刻文,文字自骨刻文起,后发展出甲骨文、金文、小篆、隶书、楷书等,文字间的识别有相通之处,此次与上海大学联合开启的“贵州古彝文图像识别及数字化校对项目”校企合作,也成为合合信息智能文字识别技术赋能小语种保护及古文化传承的重要里程碑事件。

  1. 高效识别:与传统图片格式相比,HEIC格式可以更高效地压缩图像文件大小,而文字识别技术可以快速而准确地从HEIC图像中提取文本信息,实现高效率的文字识别。在这里插入图片描述

  2. 准确性和可靠性:合合信息的文字识别技术采用先进的OCR算法和训练模型,能够识别出HEIC图像中的各种字体、大小和排列方式的文本,并提供高质量的识别结果。

  3. 多语言支持:合合信息的文字识别技术支持多种语言的文字识别,包括常见的拉丁字母文字、中文、日文、韩文等,可以满足不同语言需求的文字识别应用。

  4. 数据提取和应用:通过合合信息的文字识别技术,可以将HEIC图像中的文本内容转换为可编辑的文本数据,方便用户进行复制、粘贴、编辑等操作,也为自动化处理和文本分析提供了便利。

  合合信息的文字识别技术在许多领域具有广泛的应用,包括文档处理、翻译工具、图像搜索、自动化数据处理等。它能够提高工作效率、减少人工输入和转录的错误,并且为数字化信息的利用和管理提供了便捷和可靠的解决方案。

3.3 智能高清滤镜技术

  扫描全能王“智能高清滤镜”正式上线。使用过程中,只需点击拍摄按钮,便可得到一张如原稿打印般清晰、平整的图片。相比传统的扫描软件,用户使用“智能高清滤镜”时无需思考拍摄角度、光源、背景,该功能可智能检测图像中存在的问题,自动判定图像优化方式,实现模糊、阴暗、手指等干扰因素全处理,一键应对生活、生产中90%的扫描难题。

  “智能高清滤镜”的实现,离不开智能扫描引擎AI-Scan的支持。该引擎从“图像处理、文字识别、版面还原”三个维度,从感知、认知到决策,用AI为图像质量自动“体检”,锁定问题并匹配对应优化方案,让图像处理更智能、文字识别更精准、版面还原“所拍即所得”。

  扫描全能王,一个以深度学习为基础的应用,提供了一个强大的智能文档处理平台。下面我们将深入探讨它如何利用深度学习和AI技术来进行智能文档处理。

扫描全能王智能高清滤镜功能处理及检测识别结果:

原图:
在这里插入图片描述
识别后结果:

在这里插入图片描述

3.3.1 智能扫描引擎AI-Scan与扫描全能王

  智能扫描引擎AI-Scan支撑了扫描全能王多项黑科技的落地,这个引擎主要包括图像感知、优化场景化决策两个部分:

  1. 图像感知:通识性的图像处理——在这个阶段,应用程序使用深度学习模型来识别和理解图像的内容。通过深度学习模型,应用可以感知到图像中的光照、阴影、颜色和倾斜角度等特。
    例如,对于手指的遮挡,它可以进行去手指处理;对于过暗或过亮的图像,它可以调整图像的亮度和对比度;对于倾斜的文档,它可以自动进行倾斜矫正等。

  2. 场景化决策:根据图像感知的结果,进行通识性、场景化的判断,扫描全能王能够智能地决策如何优化文档的图像。*场景化的图像处理——根据你的输入提示可能需要的服务,看到试卷就选择试卷处理,如果之前处理的不好就进一步优化处理。

3.3.2 场景应用

  在智能文档处理的实际应用中,扫描全能王表现出了强大的功能:

  1. 办公文档处理:无论是在办公室还是在家庭办公环境中,用户都可以利用扫描全能王进行各类文档的扫描和处理,包括但不限于文件、表格、图表、手写笔记等。不仅如此,无论光照条件、背景复杂度如何,扫描全能王都能通过AI智扫引擎进行图像优化,提供高清晰度、高质量的扫描结果。

  2. 教育资料处理:对于教师和学生,扫描全能王可以用于扫描、共享和保存教材、试卷、笔记等教育资料。特别是在当前远程教育越来越普及的环境下,扫描全能王可以方便地将纸质资料转化为数字格式,便于教学共享和资料存储。

  3. 商务文档处理:在商业场景中,扫描全能王可以被用于处理各类商务文档,如发票、合同、订单等。其智能高清滤镜功能可以清晰识别和提取文档中的文字和图表信息,满足各种商务需求。

4. 古彝文识别的意义

  古彝文识别的意义主要体现在以下几个方面:

  • 保护和传承彝族文化遗产:古彝文是彝族的传统文字系统之一,是彝族文化的重要组成部分。通过对古彝文的识别和研究,可以保护和传承彝族丰富多样的文化遗产,挖掘和保存古彝文文献,以便后代了解和继承彝族的语言、历史、宗教、传统知识等方面的文化内涵。
  • 彝族语言研究和语言保护:古彝文是彝族语言的重要表现形式之一,在古彝文中包含了彝族语言的词汇、语法、表达方式等信息。通过对古彝文的识别和解读,可以加深对彝族语言的研究和理解,有助于语言学家研究彝族语言的起源、发展和演变规律,为彝族语言的保护和复兴提供重要的研究基础。
  • 文献研究和学术探索:古彝文文献中蕴含着丰富的历史、文化、地理和社会信息,对古彝文的识别和研究有助于揭示彝族社会的变迁、传统习俗和知识体系。古彝文文献还可能涉及其他族群和地区的联系和交流,为跨学科的学术研究提供了重要的资源和线索。
  • 教育和文化交流:通过古彝文的识别和数字化处理,可以为教育机构提供古彝文教学材料和资源,帮助彝族学生学习和传承自己的文化。此外,古彝文的研究成果可以促进彝族文化的交流与合作,推动不同文化之间的相互理解和交流。

  总之,古彝文识别的意义在于保护和传承彝族文化遗产,推动彝族语言的研究和保护,丰富学术研究领域,促进教育和文化交流。通过对古彝文的认识和理解,可以更好地认识和传承彝族的独特文化,为多元文化的共存与发展做出贡献。

5. 总结

  本文介绍了合合信息的文字识别技术,它可以将古彝文文献中的文字内容从HEIC图像中提取出来,有助于保护和传承古彝文的语言和文化遗产。通过数字化处理和存储,古彝文文献得以保存、传播和研究,避免了原始文献的损失和退化。
  为古彝文的研究提供了高效和准确的工具。识别后的古彝文文本可以被用于语言学研究、历史研究、社会学研究等多个学科领域,有助于揭示彝族社会的变迁、彝族语言的特点和演变规律,以及彝族文化的内涵和外延。
  也为古彝文的教育和普及提供了便利。通过识别和数字化处理,古彝文的文本内容可以转化为可编辑的文本数据,方便制作古彝文教材、学习资料和工具,促进彝族学生和社区的古彝文学习和传承。

相关文章:

传统遗产与技术相遇,古彝文的数字化与保护

古彝文是中国彝族的传统文字,具有悠久的历史和文化价值。然而,由于古彝文的形状复杂且没有标准化的字符集,对其进行文字识别一直是一项具有挑战性的任务。本文介绍了古彝文合合信息的文字识别技术,旨在提高古彝文的自动识别准确性…...

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制)

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制) 目录 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制)预测效果基本描述模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述…...

1042 字符统计

description 请编写程序,找出一段给定文字中出现最频繁的那个英文字母。 输入格式: 输入在一行中给出一个长度不超过 1000 的字符串。字符串由 ASCII 码表中任意可见字符及空格组成,至少包含 1 个英文字母,以回车结束&#xff…...

3 OpenCV两张图片实现稀疏点云的生成

前文: 1 基于SIFT图像特征识别的匹配方法比较与实现 2 OpenCV实现的F矩阵RANSAC原理与实践 1 E矩阵 1.1 由F到E E K T ∗ F ∗ K E K^T * F * K EKT∗F∗K E 矩阵可以直接通过之前算好的 F 矩阵与相机内参 K 矩阵获得 Mat E K.t() * F * K;相机内参获得的方式…...

在Springboot项目中使用Redis提供给Lua的脚本

在Springboot项目中使用Redis提供给Lua的脚本 在Spring Boot项目中,你可以使用RedisTemplate来执行Lua脚本。RedisTemplate是Spring Data Redis提供的一个Redis客户端,它可以方便地与Redis进行交互。以下是使用RedisTemplate执行Lua脚本的一般步骤&…...

分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测

分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测&…...

Linux或Centos查看CPU和内存占用情况_top只能查看对应的命令_如何查看具体进程---linux工作笔记062

一般我们都是用top去查看,但是top查看的结果,不能看出,具体是哪个程序占用的,这就很苦恼.. 其实如果有时间的话,再去专门看一下网络安全和linux脚本以及命令方面的,比较系统的看一下比较好.现在积累的都是工作中用到的,比较零散的知识. 如果用top,比如说这里的java,就只能知道…...

什么是DevOps

文章目录 一、概念二、地位三、目标四、要求五、具体手段 一、概念 是一组过程、方法与系统的统称,有助于打破开发、测试、运维、交付部门之间的壁垒,提高部门间的沟通协助能力。 二、地位 应成为公司的一种理念、文化、哲学。 三、目标 实现更加高…...

力扣每日一题

605. 种花问题 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 动态规划 class Solution { public:bool canPlaceFlowers(vector<int>& flowerbed, int n) {int m flowerbed.size();if(1 m)return !flowerbed[0] > n;else if(2 m)return ((!flowerbed[0] &&…...

测试OpenCvSharp库的模板匹配功能

微信公众号“Dotnet讲堂”的文章《c#实现模板匹配&#xff0c;并输出匹配坐标》&#xff08;参考文献1&#xff09;中介绍了采用OpenCVSharp库实现模板匹配功能&#xff0c;也即在目标图片中定位指定图片内容的示例&#xff0c;本文参照参考文献1-4&#xff0c;学习并测试OpenC…...

网络编程day04(网络属性函数、广播、组播、TCP并发)

今日任务 对于newfd的话&#xff0c;最好是另存然后传入给分支线程&#xff0c;避免父子线程操作同一个文件描述符 ------------在tcp多线程服务端---------- 如果使用全局变量&#xff0c;或者指针方式间接访问&#xff0c;会导致所有线程共用一份newfd和cin&#xff0c;那么…...

HALCON支持GPU加速的算子有哪些?

参考例程get_operator_info。 get_opencl_operators这里可以查看到所有支持gpu加速的算子。 支持的算子列表&#xff1a; crop_rectangle1&#xff0c;deviation_image&#xff0c;mean_image&#xff0c;points_harris&#xff0c;gray_opening_shape&#xff0c; gray_dilat…...

MacBook Pro 电池电量限制充电怎么设置AlDente Pro for Mac最大充电限制工具

通过充电电量限制工具可以更好的保护MacBook Pro的电池&#xff0c;通过 AlDente Pro 您可以设置电池的最大充电百分比设置为 20&#xff05; 至 100&#xff05;&#xff0c;然后&#xff0c;它将保持在所需的电池百分比&#xff0c;然后再次使用电源适配器进行充电。 AlDent…...

毕业设计选题之Java+springboot线上蔬菜销售与配送系统(源码+调试+开题+lw)

&#x1f495;&#x1f495;作者&#xff1a;计算机源码社 &#x1f495;&#x1f495;个人简介&#xff1a;本人七年开发经验&#xff0c;擅长Java、Python、PHP、.NET、微信小程序、爬虫、大数据等&#xff0c;大家有这一块的问题可以一起交流&#xff01; &#x1f495;&…...

【Leetcode】162.寻找峰值

一、题目 1、题目描述 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。 你必须实现时间复杂度为 O(log n…...

SpringBoot集成MinIO8.0

一、安装MinIO 中文官网地址&#xff1a;https://www.minio.org.cn/download.shtml 官网地址&#xff1a;https://min.io/download 官网有相应的安装命令&#xff0c;可查看 建议引用相应版本的依赖 二、集成SpringBoot 1.引入依赖 <dependency><groupId>io.…...

蓝桥等考Python组别五级007

第一部分:选择题 1、Python L5 (15分) 表达式“not a > 0”等价于下面哪个表达式?( ) a < 0a == 0a <= 0a in 0正确答案:C 2、Python L5 (15分) 执行下面的程序,当用键盘输入10时,输出结果是( )。 n &...

【装机】通过快捷键设置BIOS从U盘启动

当要重装系统的时候,是否会遇到一个问题,进入bios的时候就开始凌乱了,因为不懂得怎么用bios设置u盘启动.不要着急,下面来一波小白装机教程 总的来讲&#xff0c;设置电脑从U盘启动一共有两种方法&#xff1a; 第一种&#xff1a;开机时候按快捷键&#xff0c;然后选择U盘启动第…...

关于操作系统与内核科普

关于操作系统与内核科普 一.什么是操作系统 操作系统是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序。它为计算机硬件和软件提供了一种中间层。 操作系统是一种软件&#xff0c;主要目的有三种&#xff1a; 一.管理计算机资源&#xff0c;这些资源包括CPU&#xff0c;内存&#xff0…...

算法练习3——删除有序数组中的重复项

LeetCode 26 删除有序数组中的重复项 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums &#xff0c;请你 原地 删除重复出现的元素&#xff0c;使每个元素 只出现一次 &#xff0c;返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。 考虑 nums …...

《YOLOv5:从入门到实战》报错解决 专栏答疑

前言&#xff1a;Hello大家好&#xff0c;我是小哥谈。《YOLOv5&#xff1a;从入门到实战》专栏上线后&#xff0c;部分同学在学习过程中提出了一些问题&#xff0c;笔者相信这些问题其他同学也有可能遇到。为了让大家可以更好地学习本专栏内容&#xff0c;笔者特意推出了该篇专…...

[2023.09.25]:Rust编写基于web_sys的编辑器:输入光标再次定位的小结

前些天&#xff0c;写了探索Rust编写基于web_sys的WebAssembly编辑器&#xff1a;挑战输入光标定位的实践&#xff0c;经过后续的开发检验&#xff0c;我发现了一个问题&#xff0c;就是光标消失了。为了继续输入&#xff0c;用户需要再次使用鼠标点击。现在我已经弄清楚了导致…...

估计、偏差和方差

一、介绍 统计领域为我们提供了很多工具来实现机器学习目标&#xff0c;不仅可以解决训练集上的任务&#xff0c;还可以泛化。基本的概念&#xff0c;例如参数估计、偏差和方差&#xff0c;对于正式地刻画泛化、欠拟合和过拟合都非常有帮助。 二、参数估计 参数估计 是统计学…...

正态分布的概率密度函数|正态分布检验|Q-Q图

正态分布的概率密度函数&#xff08;Probability Density Function&#xff0c;简称PDF&#xff09;的函数取值是指在给定的正态分布参数&#xff08;均值 μ 和标准差 σ&#xff09;下&#xff0c;对于特定的随机变量取值 x&#xff0c;计算得到的概率密度值 f(x)。这个值表示…...

【接口测试】HTTP协议

一、HTTP 协议基础 HTTP 简介 HTTP 是一个客户端终端&#xff08;用户&#xff09;和服务器端&#xff08;网站&#xff09;请求和应答的标准&#xff08;TCP&#xff09;。通常是由客户端发起一个请求&#xff0c;创建一个到服务器的 TCP 连接&#xff0c;当服务器监听到客户…...

【重新定义matlab强大系列十四】基于问题求解有/无约束非线性优化

&#x1f517; 运行环境&#xff1a;Matlab &#x1f6a9; 撰写作者&#xff1a;左手の明天 &#x1f947; 精选专栏&#xff1a;《python》 &#x1f525; 推荐专栏&#xff1a;《算法研究》 #### 防伪水印——左手の明天 #### &#x1f497; 大家好&#x1f917;&#x1f91…...

MySQL 索引介绍和最佳实践

目录 一、前言二、索引类型1.1 主键索引&#xff08;PRIMARY KEY&#xff09;1.2 唯一索引&#xff08;UNIQUE&#xff09;1.3 普通索引&#xff08;NORMAL&#xff09;1.3.1 单列普通索引1.3.2 单列前缀普通索引1.3.3 多列普通索引1.3.4 多列前缀普通索引 1.4 空间索引&#x…...

区块链(7):p2p去中心化之初始化websoket服务端

1 整个流程梳理 服务开启onStart()连接打开onOpen()处理接收到的消息onMesage()连接关闭onClose()异常处理onError()2 创建p2p实现类 package com.example.demo.service;import com.example.demo.entity.BlockChain; import org.java_websocket.WebSocket; import org.java_we…...

原型、原型链、判断数据类型

目录 作用 原型链 引用类型&#xff1a;__proto__(隐式原型)属性&#xff0c;属性值是对象函数&#xff1a;prototype(原型)属性&#xff0c;属性值是对象 Function&#xff1a;本身也是函数 相关方法 person.prototype.isPrototypeOf(stu) Object.getPrototypeOf(objec…...

pycharm中配置torch

在控制台cmd中安装好torch后&#xff0c;在pycharm中使用torch&#xff0c;需要进行简单设置即可。 在pycharm中新建一个工程&#xff0c;在file文件中打开setting 在setting中找到project interpreter编译器 找到conda environment的环境配置&#xff0c;设置好相应的目录 新…...

怎样建设微网站/首页百度

This group of metrics gives you the availability and status of the managed database. Metrics include:Database Status、Database Process Check、aximum # of sessions since startup and Availability. 在Oracle10G中引入了metric&#xff0c;用来监控数据库表空间&a…...

携程网站的会计工作怎么做/百度网站官网

iOS 14.3 Beta2距离苹果推送 iOS 14.3 首个测试版时隔 5 天&#xff0c;苹果今天又向参与测试的 iPhone 设备推送 iOS 14.3 Beta2 更新。这次的更新包比较小&#xff0c;只有 390MB 左右&#xff0c;更新后的版本号为 18C5054c&#xff0c;单纯地从版本号的后缀来看&#xff0c…...

网站开发vs设计报告/微信软文广告经典案例

来自&#xff1a;http://www.it165.net/pro/html/201505/42504.html 一、前言 上篇有提到在WebAPI项目内&#xff0c;通过在Nuget里安装&#xff08;Microsoft.AspNet.WebApi.HelpPage&#xff09;可以根据注释生成帮助文档&#xff0c;查看代码实现会发现是基于解析项目生成的…...

开发工具宏怎么使用/无锡seo网络推广

文章目录一阶逻辑的语法和语义全称量词和存在量词等词equality运用一阶逻辑一阶逻辑的断言和查询亲属关系论域(the kinship domain)总结资源分享一阶逻辑的语法和语义 命题逻辑是我们最先学的逻辑&#xff0c;比较简单&#xff0c;也比较好理解。 因为命题逻辑表达能力不够&am…...

茂名最新疫情/如何进行搜索引擎优化 简答案

一. oracle 数据库启停三个阶段1.1 startup nomount : 启动实例(1) 读取参数文件 (2)分配内存 (3)启动后台进程SQL> startup nomountORACLE instance started.Total System Global Area 849530880 bytesFixed Size 1339824 bytesVariable Size 528485968 bytesDatabase Buff…...

怎么建一个网站卖东西/百度权重划分等级

这两天收集到了些象棋的残局棋谱。中国象棋有名的排局之首&#xff1a;《七星聚会》&#xff0c;排法图和解法如下&#xff1a;《七星聚会》解法&#xff1a;&#xff08;红和&#xff09; &#xff11;、炮二平四  卒&#xff15;平&#xff16;   &#xff12;、兵四…...