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如何建设现代化智慧档案馆八防十防技术方案
概述： 现代化智慧档案馆的环境控制系统的建设，对于档案的保存、保护和利用起着至关重要的作用。档案馆的环境条件对档案的长期保存和保护具有重大影响，温度、湿度、空气质量等环境因素都会对档案的寿命产生影响。为了确保档案的长期保存和保护，建设一个智能、高效、节能的环境控制系统是十分必要的。
36540编辑于 2023-07-27 - 来自专栏技术杂记
ARM(八).RTC（3）
(*(volatile unsigned *)0x4b0000c0) //DMA 3 Initial source #define rDISRCC3 (*(volatile unsigned *) 3 Initial Destination #define rDIDSTC3 (*(volatile unsigned *)0x4b0000cc) //DMA 3 Initial Destination control #define rDCON3 (*(volatile unsigned *)0x4b0000d0) //DMA 3 Control #define rDSTAT3 ( ) //DMA 3 Current source #define rDCDST3 (*(volatile unsigned *)0x4b0000dc) //DMA 3 Current destination +3) #define URXH1 (0x50004024+3) #define UTXH2 (0x50008020+3) #define URXH2 (0x50008024
1.5K80发布于 2021-09-14 - 来自专栏盛世宏博物联网
物联网 + AI 驱动：档案馆 “八防十防” 监控系统的实践与落地
档案馆 “八防十防” 智能监控系统整体解决方案添加图片注释，不超过 140 字（可选）一、方案设计背景与目标档案馆作为国家及社会重要档案资源的存储与管理核心场所，其环境安全与档案保护直接关系到历史文化传承与信息安全 传统人工巡检模式存在响应滞后、监控盲区、数据碎片化等问题，难以满足 “八防”（防火、防盗、防潮、防虫、防鼠、防高温、防光、防尘）及 “十防”（新增防有害气体、防磁干扰）的全维度防护需求。 添加图片注释，不超过 140 字（可选）二、“八防十防” 防护要素界定与监控指标防护类别核心监控内容安全阈值标准防火烟雾浓度、环境温度、明火识别烟雾浓度≤0.1mg/m³，温度≤30℃，无明火防盗非法入侵 大屏可视化中心：部署于档案馆控制室，实时展示各库房 “八防十防” 指标达标情况（绿色 = 正常，黄色 = 预警，红色 = 报警）、设备运行状态、历史数据趋势图，实现全局态势一目了然。 八、方案总结与展望本方案通过物联网与 AI 技术的深度融合，全面覆盖档案馆 “八防十防” 需求，实现了从 “人工监控” 到 “智能防控” 的升级，不仅降低了档案保护的人力成本，更提升了异常情况的响应效率与处置精度
39210编辑于 2025-10-20 - 来自专栏bit哲学院
Python3基础（八） 模块
参考链接： 了解Python 3中的代码重用和模块化 在程序中定义函数可以实现代码重用。但当你的代码逐渐变得庞大时，你可能想要把它分割成几个文件，以便能够更简单地维护。 from time import ctime s = ctime() # 这时可以直接调用函数，而不用再使用time.ctime() print(s)3、 from a import *：导入模块中所有的名字 by itself当作导入模块使用： >>> import test I am being imported into another module >>> 四、dir() 函数 在Python3基础六中我们提到
55710发布于 2020-12-30 - 来自专栏python3
八、IO优化（3）稀疏列
稀疏列减少了 Null 值的空间需求，但代价是检索非 Null 值的开销增加。 当至少能够节省 20% 到 40% 的空间时，才应考虑使用稀疏列。
67110发布于 2020-01-08 - 来自专栏debugeeker的专栏
网页防篡改专题3---WebServer方式
由于waf方式并没有解决网页篡改，只是缓解而已，特别是网页防篡改功能可能导致整个站点断服的风险，让waf方式差强人意。 不把鸡蛋放在一个篮子里，考虑一下把网页防篡改功能在WebServer上实现。
1.8K51发布于 2019-08-01 - 来自专栏C++/python记录日志
杂七杂八的练习（3）
3、代码实现 #include <iostream> #include <stack> #include <cstring> using namespace std; int main(){ int ty >= 0 && ty < m && map[tx][ty] == true) { fun(tx, ty); } } } 3、 输入样例 : 4 -1 1 2 4 1 输出样例 : 2 2、算法思路 原来使用了3个for循环实现，不过效率实在过低，接下来说明一下标答的思路： 得到输入的数组后，先从小到大进行排序，取第一个数front 3、代码实现 #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; int threeSumClosest
57130编辑于 2022-12-26 - 来自专栏python3
Python3学习（八）：使用sched
python中有一个轻量级的定时任务调度的库：schedule。他可以完成每分钟，每小时，每天，周几，特定日期的定时任务。因此十分方便我们执行一些轻量级的定时任务。
1.2K20发布于 2020-01-13 - 来自专栏ACM算法日常
搜索专题3 | 八数码 HDU - 1043
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 5 6 7 8 5 6 7 8 在这个问题上，你需要写一个8谜题，解决3x3上的问题。 Sample Input 2 3 4 1 5 x 7 6 8 Sample Output ullddrurdllurdruldr 解题思路： 八数码问题，就是小时候玩的那个小玩具。 3：取队列元素，重复2过程。 [j / 3][j % 3] == 0) continue; if (e.f[j / 3][j % 3] > e.f[i / 3]
67720发布于 2019-08-21 - 来自专栏MiningAlgorithms
Python3刷题系列（八）
哈希表、栈、链表、多数投票、回文、堆、双指针、进制转换 目录： 1，Leetcode-242 2，Leetcode-232 3，Leetcode-160 4，Leetcode-260 5，Leetcode """ Returns whether the queue is empty. """ return self.stack == [] 3，
57830发布于 2019-08-08 - 来自专栏grain先森
Css3 Animation 动画原则八
虽然主动画正在发生，次要动作可以增强它的效果。这就好比某人在走路的时候摆动手臂和倾斜脑袋，或者弹性球弹起的时候扬起一些灰尘。
44510发布于 2019-04-09 - 来自专栏python3
Python3快速入门（八）——Pyth
Python3快速入门（八）——Python3 JSON 1、JSON简介 JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，是基于ECMAScript的一个子集 2、json模块简介 Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，包含两个函数： json.dumps(): 对数据进行编码。 false False null None 3、
37910发布于 2020-01-03 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
盘点：我国安防监控市场上3大常见的安防视频监控平台
我国的安防视频监控行业在过去几年里取得了快速发展，安防监控市场规模日益增长，预计未来几年还将保持较高增长率，这主要受到日益增长的需求和视频监控在公共安全领域的推动。 今天我们就来盘点市面上性价比高、功能较多的3大常用视频监控平台及其特点。 2、EasyNVR安防视频平台EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议的安防视频监控平台，可提供丰富且灵活的视频能力，包括：设备接入、实时视频直播、录像、云存储、录像回放与检索、告警、级联等。 3、EasyGBS国标视频平台EasyGBS是基于国标GB28181协议的国标视频平台，视频能力也同样很丰富，能支持视频直播、录像、云存储、检索与回放、云台控制、告警上报、语音对讲等功能，支持分发RTSP 虽然当前的安防视频监控行业仍然面临一些挑战和机遇。随着城市化进程的加速和人们对安全需求的不断提高，预计安防监控行业将继续保持增长，具有良好的发展前景。
1.1K30编辑于 2023-09-15 - 来自专栏软件开发
Vue3学习笔记（八）—— Vite、ESLint
3、http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样，前者是80，后者是443。 3; console.log(f); let g=c??4; console.log(g); 都可以使用? new String new Boolean new Number "no-obj-calls": 2,//不能调用内置的全局对象，比如Math() JSON() "no-octal": 2,//禁止使用八进制数字 "no-octal-escape": 2,//禁止使用八进制转义序列 "no-param-reassign": 2,//禁止给参数重新赋值 "no-path-concat": 0,//node中不能使用 Best Practices */ 'no-new-wrappers': 'error', /** * 禁止使用 0 开头的数字表示八进制数
15.2K10编辑于 2023-02-03 - 来自专栏阿飞的学习记录
ssm使用c3p0防踩坑
之前用的是mybatis 整合了mybatisplus之后 就查找不到数据了 这是我前端的页面 展示 一看错误 原来是C3P0连接池报错了 at java.lang.Thread.run( Thread.java:745) Caused by: java.lang.AbstractMethodError: Method com/mchange/v2/c3p0/impl/NewProxyResultSet.isClosed ()Z is abstract at com.mchange.v2.c3p0.impl.NewProxyResultSet.isClosed(NewProxyResultSet.java) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0 </groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> <version>0.9.1.2</version> <type>jar</type> compile</scope> </dependency> 更改为下面版本 <dependency> <groupId>com.mchange</groupId> <artifactId>c3p0
35020编辑于 2022-03-24 - 来自专栏盛世宏博物联网
现代化智慧档案馆一体化八防建设方案
档案馆库房需要严格控制温度和湿度，以确保档案资料的保存质量。同时，为了防止档案材料霉变和腐烂的发生，需要采取消毒和净化措施。为了实现自动化监控和管理，提高管理效率和质量，本方案提出了档案馆库房恒温、恒湿、消毒、净化自动化系统监控技术方案。
30110编辑于 2023-09-07 - 来自专栏小闫笔记
每天 3 分钟，小闫带你学 Python(八)
其中有个一个经典案例：打印九九乘法表： 1*1=1 1*2=2 2*2=4 1*3=3 2*3=6 3*3=9 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16 1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25 1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36 1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49 1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8= 同样列举一个小 demo： for i in [1, 2, 3, 4]: print(i) 看执行效果： 1 2 3 4 那么他可以说一万遍我爱你吗？ 1*1=1 1*2=2 1*3=3 1*4=4 1*5=5 1*6=6 1*7=7 1*8=8 1*9=9 果然同我们之前的分析一致。
87520发布于 2019-07-30 - 来自专栏码力up
八、Vue3开发登录注册页面
给Employee实体类加属性以及set，get方法 在mapper文件的新增和更新操作上进行修改 前端页面的表单上加上账号列 在新增的时候，我们需要做一个表单的校验，如果账号没填就点保存是保存不了的。
24010编辑于 2025-12-18 - 来自专栏全栈程序员必看
Python基础（3）—八种数据类型
Python的八种数据类型 八种数据类型分别是： number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值） list（列表）、tuple（元组）、dict（字典）、set 下面，我将这八种类型的相关知识，做一个梳理。 1.number（数字类型） 2.string（字符串类型） 3.Boolean（布尔值）与空值 4.list（列表类型） 5.tuple（元组类型） 6.dict（字典类型） 7.set（
28310编辑于 2022-06-28 第八章 AI模型质量-3
比如：在我们参与的活体检测的项目中，如图10所示，图10中的（1）号样本被正确识别，但（2）和（3）均被误识别，（2）被识别为翻拍电脑屏幕，（3）被识别为脸部被遮挡。 AI模型对我们来说就像个黑盒子，缺少可解释性，我们不知道对一张图模型关注什么信息，也不知道图10 中的（1）为什么成功、图10中的（2）和（3）为什么失败。 对于(3)我们猜测可能是因为样本中抬起的人手导致算法误判，而真实的原因是因为眼镜框带来的干扰。 （3）对图像的关键区域进行过度的扰动，算法应该会失败。 更精准的蜕变测试 传统的异常样本构造，一般是采用前文提到的数据增强的手段，通常是针对整张图片进行的。 我们看下热力图的精准蜕变测试的整体流程，可以分为（1）热力图的生成；（2）根据阈值过滤，生成标记矩阵，将关键区域分组；（3）根据不同标记对图片不同部分进行增强。
47410编辑于 2025-04-15
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