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ScktSrvr_fhb - ScktSrvr改进版

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简介：
ScktSrvr_fhb是在原ScktSrvr基础上优化升级后的版本，增强了软件性能和稳定性，修复了已知问题，并添加了一些实用的新功能。 ScktSrvr改造版在客户端请求超时时会关闭COM+方法，以防止多客户端出现假死现象。一旦COM+方法被关闭，所有排队中的客户端请求将失败。因此，在当前请求失败时，客户端应设计为允许用户手动重新发起请求。当再次尝试调用COM+方法时，该服务将会自动重启。

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  • ScktSrvr_fhb - ScktSrvr改进版
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    ScktSrvr_fhb是在原ScktSrvr基础上优化升级后的版本，增强了软件性能和稳定性，修复了已知问题，并添加了一些实用的新功能。 ScktSrvr改造版在客户端请求超时时会关闭COM+方法，以防止多客户端出现假死现象。一旦COM+方法被关闭，所有排队中的客户端请求将失败。因此，在当前请求失败时，客户端应设计为允许用户手动重新发起请求。当再次尝试调用COM+方法时，该服务将会自动重启。
     
  • 改进版lbpcascade_frontalface_improved.xml
    优质
    改进版lbpcascade_frontalface_improved.xml是一款优化的人脸检测算法模型文件，相较于原始版本，在准确率与速度上均有显著提升。 人脸识别分类器采用基于LBP的lbpcascade_frontalface_improved.xml模型。
     
  • EDA365_Skill_V2.5_改进版
    优质
    EDA365_Skill_V2.5_改进版是EDA365平台技能工具的升级版本，集成了多项用户反馈和最新技术改进，旨在为电子设计自动化提供更高效、精准的服务体验。 EDA365_Skill_V2.5适用于Allegro15.X、16.X 和 17.X版本，并支持插件常见问题解答： 1. 如何安装EDA365 Skill？下载安装程序后直接进行安装。 2. 怎么修改默认的快捷键设置？在 Allegro 中，启动快捷键默认为Ctrl+E。如果需要更改，请手动编辑安装目录下的config.ini文件中的 axlSetAlias(~E EDA365_RUN) 这句代码。例如，若需将F12设为新的快捷键，则修改如下：axlSetAlias(F12 EDA365_RUN) 3. 安装失败后如何处理？请按照以下步骤设置环境变量和ALLEGRO.ilinit文件： - 添加用户环境变量EDA365_Skill，内容填写安装文件夹所在路径。例如D:\EDA365_Skill\ - 使用记事本打开pcbenv目录下的allegro.ilint 文件，在最后面添加一行如下所示的内容，并保存该文件：errset(loadi(strcat(axlOSSlash(getShellEnvVar(EDA365_SKILL)),EDA365_Skill_Load.il),eda365.com))
     
  • pyppeteer_stealth改进版
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    pyppeteer_stealth改进版是对Pyppeteer库进行优化和增强的版本，旨在提高自动化网络操作时的隐蔽性和稳定性，适用于网页抓取、测试等场景。 隐身者从移植而来，并非完美无缺。安装`pip install pyppeteer_stealth`后使用如下代码： ```python import asyncio from pyppeteer import launch from pyppeteer_stealth import stealth async def main(): browser = await launch(headless=True) page = await browser.newPage() await stealth(page) # 使用stealth函数增强隐身效果 await page.goto(https://bot.sannysoft.com/) await browser.close() asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) ```
     
  • 改进版CSerialPort
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    CSerialPort的改进版本，优化了通信效率和稳定性，增加了错误处理机制，适用于更广泛的硬件平台。 对Remon Spekreijse编写的CSerialPort类进行了改进：1、将接收缓冲区的数据类型由CString改为char*，并增加了一个预存读数据的变量；2、增加了超时设置函数；3、添加了收发缓冲区大小设置函数；4、引入了串口通讯参数设置功能；5、新增了清除缓冲区数据的功能；6、移除了窗口指针，并不再将消息发送到窗口。
     
  • LSTM_GAN改进版.ipynb
    优质
    本项目通过改进传统LSTM与GAN模型的结合方式，旨在提升序列数据预测的准确性和多样性。代码实现于Jupyter Notebook中。 利用生成对抗网络进行股票预测。
     
  • ImageCropper改进版.rar
    优质
    本资源提供了一个针对ImageCropper的优化版本，包含了一系列增强功能和修复的问题，旨在提升图像裁剪效率与用户体验。 基于image-cropper自己封装后的组件。
     
  • PSO.rar_改良版PSO_改进的PSO
    优质
    本资源提供改良版粒子群优化（PSO）算法代码，旨在解决标准PSO算法在复杂问题求解中的局限性，通过引入自适应调整参数等策略提升搜索效率和精度。 【标题】PSO.rar_改进的粒子群优化算法 【描述】这个压缩包可能包含了一些常见的对原始粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）进行优化的策略，旨在提高其性能、避免早熟收敛，并增强在复杂多模态问题中的寻优能力。这些实现考虑了与其他软件或代码接口兼容性的问题，并且经过实际测试证明能够有效工作并取得良好的结果。 【标签】改进pso 改进的pso 常见的PSO算法优化策略包括但不限于： 1. **惯性权重调整**：动态调整惯性权重以平衡全局探索和局部搜索能力。 2. **局部搜索策略**：引入混沌操作、遗传算子或自适应速度限制等机制，增强在复杂问题中的寻优能力。 3. **社会学习策略**：通过增加邻域信息交流或者其他形式的社会学习来改善全局信息的传播效率。 4. **适应度函数优化**：采用更适合特定问题的适应度函数或引入惩罚函数处理约束条件。 5. **多种群策略**：使用多个子种群，每个具有不同的行为特征以提高搜索性能。 6. **变异操作**：类似遗传算法中的变异操作，用于打破局部极小值困境并增加多样性。 7. **学习率和加速常数调整**：根据问题特性灵活调整这些参数来优化算法表现。 在使用改进的PSO时需要注意以下几点： - 根据具体需求选择合适的策略。 - 参数设置对性能有很大影响，需要进行适当的调参工作。 - 实验验证是评估算法性能的关键步骤，应该通过对比标准基准问题或实际应用来进行测试。 - 结合其他优化技术如模拟退火和遗传算法等可能会产生更优秀的混合优化方法。 PSO.rar_改进的粒子群优化提供了一个包含多种改进策略的集合资源库，适用于需要解决复杂优化问题的研究者和工程师。
     
  • 改进版的bootstrap-suggest.js
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    改进版的bootstrap-suggest.js是一款基于Bootstrap框架优化的前端插件，增强了输入提示功能，提供更加友好和高效的用户交互体验。 可以使用POST方法传递数据，并且显示位置可以根据需要进行调整。
     
  • 改进版Leach算法
    优质
    改进版Leach算法是对传统Leach路由协议进行优化后的版本，主要针对其能耗和网络稳定性问题进行了改进，提升了无线传感器网络中的数据传输效率与节点存活时间。 在无线传感器网络（WSN）中，LEACH算法是一种常用的分簇算法。本段落将探讨如何改进LEACH算法，并使用MATLAB进行编程实现。通过优化LEACH算法，可以提高无线传感器网络的能耗效率和数据传输性能。