基于.NET Core 8的跨平台Dorisoy.Pan文档管理系统

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资源摘要信息: "Dorisoy.Pan 是一款采用 .NET Core 8 平台开发的跨平台文档管理系统。该系统主要利用 .NET Core 8 的跨平台能力，支持在不同操作系统上运行，例如 Windows、Linux 和 macOS。Dorisoy.Pan 的核心设计是为了提供高效、安全的文档管理解决方案，其主要特点包括但不限于以下几点： 1. .NET Core 8：这是微软推出的 .NET 框架的最新版本，它支持跨平台开发，允许开发者在不同的操作系统上创建和运行应用程序。.NET Core 8 对性能、安全性和开发体验进行了大量改进，使应用程序能够以更高的效率运行。 2. 跨平台能力：由于使用了 .NET Core 8，Dorisoy.Pan 能够在多种操作系统上无缝运行，无需对代码进行重大修改。这一特性使得它对多操作系统环境中的企业用户非常有吸引力。 3. 文档管理：Dorisoy.Pan 设计用于管理和组织各类文档，提供一个集中式平台，帮助用户整理、存储和检索电子文档。该系统可能包括文件上传、下载、编辑、版本控制和权限管理等功能。 4. MS SQL 2019：系统后端很可能使用 MS SQL Server 2019 作为其关系数据库管理系统。MS SQL Server 是微软推出的企业级数据库解决方案，支持大规模数据存储和复杂查询。MS SQL Server 2019 引入了多项改进，包括改进的数据处理能力和与 Azure 的更紧密集成。 5. 安全性：作为一款文档管理系统，Dorisoy.Pan 需要确保数据的安全性和隐私。这可能意味着系统集成了多层次的安全措施，如用户身份验证、授权、加密、审计和日志记录等。 6. 压缩包文件：提供的资源包括一个名为 'Dorisoy.Pan-main' 的压缩包文件。这个文件可能包含了系统的所有源代码、依赖库、配置文件和安装说明等，以便用户或开发者可以轻松地下载、部署和运行系统。 7. 开源与许可：虽然没有明确提及，但以 'Dorisoy.Pan' 的命名风格，它可能是开源项目。如果是开源项目，意味着用户可以自由地使用、修改和分发源代码，这对于需要定制或预算有限的组织来说是一个重大优势。 总结来说，Dorisoy.Pan 是一个创新的文档管理系统，利用 .NET Core 8 的跨平台特性和 MS SQL Server 2019 的高效数据处理能力，为用户提供一个安全、可靠且易于部署的文档管理解决方案。"

仿百度网盘文件管理系统ASP.NET源码.zip

2021-04-22 上传
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基于ASP.net的仿百度云盘源码.zip

2023-10-02 上传
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请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values) { LoadIfExist(json_values, kFacePhaseInThresholdMs, &options_.face_phase_in_threshold_ms); LoadIfExist(json_values, kFacePhaseOutThresholdMs, &options_.face_phase_out_threshold_ms); LoadIfExist(json_values, kPanAngleRange, &options_.pan_angle_range); VLOGF(1) << "FaceTracker options:" << " face_phase_in_threshold_ms" << options_.face_phase_in_threshold_ms << " face_phase_out_threshold_ms=" << options_.face_phase_out_threshold_ms << " pan_angle_range=" << options_.pan_angle_range; }

2023-06-08 上传
函数中通过调用LoadIfExist函数，将json_values对象中的三个参数 face_phase_in_threshold_ms、face_phase_out_threshold_ms、pan_angle_range 加载到 FaceTracker 类的 options_ 成员变量中。其中 face_phase_in_...

一句一句解释def forward(self, blocks, for_mot=False): blocks = blocks[::-1] fpn_feats = [] for i, block in enumerate(blocks): if i > 0: block = paddle.concat([route, block], axis=1) route = self.fpn_stages[i](block) fpn_feats.append(route) if i < self.num_blocks - 1: route = self.fpn_routes[i](route) route = F.interpolate( route, scale_factor=2., data_format=self.data_format) pan_feats = [fpn_feats[-1], ] route = fpn_feats[-1] for i in reversed(range(self.num_blocks - 1)): block = fpn_feats[i] route = self.pan_routes[i](route) block = paddle.concat([route, block], axis=1) route = self.pan_stages[i](block) pan_feats.append(route) return pan_feats[::-1] @classmethod def from_config(cls, cfg, input_shape): return {'in_channels': [i.channels for i in input_shape], } @property def out_shape(self): return [ShapeSpec(channels=c) for c in self._out_channels]

2023-06-03 上传
然后，它倒序遍历fpn_feats列表，将每一个块和route在通道维度上拼接起来，然后将拼接后的结果输入到PAN的stage中，得到一个新的route，并将其添加到pan_feats中。最后，将pan_feats列表倒序输出。 from_config函数...

pan_pid.get_pid该代码的含义

2024-05-28 上传
pan_pid.get_pid是Linux内核中与网络命名空间相关的代码，其含义是获取指定网络命名空间中的进程ID。在Linux中，网络命名空间是一种隔离网络资源的方式，不同的网络命名空间可以拥有不同的网络配置和状态。pan_pid....

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

2023-06-08 上传
这段代码是一个人脸追踪器的实现，输入参数是一个包含多个人脸信息的向量faces。该函数会对每个人脸进行处理，首先将人脸的位置和大小进行归一化，然后遍历已知人脸向量faces_，判断该人脸是否与已知人脸的位置相近...

if args.a_mr > 0: with torch.no_grad(): disp = fix_model(torch.cat( (F.grid_sample(left_view, flip_grid, align_corners=True), right_view), 0), torch.cat((min_disp, min_disp), 0), torch.cat((max_disp, max_disp), 0), ret_disp=True, ret_pan=False, ret_subocc=False) mldisp = F.grid_sample(disp[0:B,:,:,:], flip_grid, align_corners=True).detach() mrdisp = disp[B::, :, :, :].detach()

2023-07-13 上传
在该条件语句中，使用了 torch.no_grad() 上下文管理器，这意味着在此代码块中不会计算梯度，用于推理阶段。 在这个条件语句中，通过调用 fix_model 函数进行视差估计。fix_model 函数接受多个参数，包括左视图...

public void addBook(Book b){ String sql="insert into Book values('"+b.getBook_ISBN()+"','"+b.getBook_category()+"','"+b.getBook_name()+"','"+b.getBook_author()+"','"+b.getPublish_house()+"','"+b.getPublish_time()+"','"+b.getBook_price()+"','"+b.getBook_sum()+"','"+b.getBook_remain()+"','"+b.getBook_introduce()+"')"; Object params[]={b.getBook_ISBN(),b.getBook_category(),b.getBook_name(),b.getBook_author(),b.getPublish_house(),b.getPublish_time(),b.getBook_price(),b.getBook_sum(),b.getBook_sum(),b.getBook_remain(),b.getBook_introduce()}; DBHelper.executeUpdate(sql,params); }用junit实现测试的代码

2023-06-12 上传
Book book = new Book("1234567890", "Science Fiction", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy", "Douglas Adams", "Pan Books", "1979-10-12", 8.99, 50, 50, "The ultimate answer to the ultimate question ...

TypeError: Service.__init__() got an unexpected keyword argument 'options'

2023-09-17 上传
TypeError: Service.__init__() got an unexpected keyword argument 'options' 是因为在初始化Service对象时传递了一个未预期的关键字参数'options'。...您可以参考文档或库的官方说明来了解正确的关键字参数。

二者的代码实现

2023-06-02 上传
pan_out += F.interpolate(self.pan_convs[j - i - 1](fpn_outs[j]), scale_factor=2**(j - i), mode='nearest') pan_outs.append(pan_out) return pan_outs ``` 需要注意的是，这里的代码仅为示例，具体实现...
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