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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（2）
EQU 0x4b000080 ;DMA 2 Initial source DISRCC2 EQU 0x4b000084 ;DMA 2 Initial source control DIDST2 control DCON2 EQU 0x4b000090 ;DMA 2 Control DSTAT2 EQU 0x4b000094 ;DMA 2 Status DCSRC2 ;UART 2 FIFO control UMCON2 EQU 0x5000800c ;UART 2 Modem control UTRSTAT2 EQU 0x50008010 ;UART 2 FIFO status UMSTAT2 EQU 0x5000801c ;UART 2 Modem status UBRDIV2 EQU 0x50008028 ; EQU 0x51000024 ;Timer count buffer 2 TCMPB2 EQU 0x51000028 ;Timer compare buffer 2 TCNTO2 EQU
72410发布于 2021-09-14 - 来自专栏AI掘金志
安防 2C 「入海」
安防C端的机会来了吗？ 近日，海康威视一则公告震动了整个AI安防圈：筹备分拆子品牌萤石，在深交所上市。 三、安防企业先天C端基因不足。 说安企是B、G端的掌舵好手毋容置疑，但在C端，他们的大名鲜有耳闻。手握安防市场最大份额、在B、G端游刃有余的安防企业在C端像失了臂膀，C端市场杂，且路数完全不同。 以最热家用单品摄像头为例，在京东销量前八摄像头品牌中，海康、大华、华为三家的安防产品榜上有名。 所谓来得早不如来得巧，先发不一定制胜；但是来得巧不如做得好，有料才可能出奇。 此次分拆上市，将给萤石带来新的资本和新的经营决策理念，在安防不断下沉形势下，如果萤石能跳出安防固有思维的桎梏，弥补市场营销、品牌策划、性价比短板，萤石才能被2C市场眷顾，也才能给整个安防领域带来新的曙光 于 2B 和 2G 他们是阅历丰富的前浪，于 2C 却是尚在吸收新思维、探索新路子的后浪，从前在 2C 他们可能站得不够高，但他们看得够远。 当喧嚣散去，那片To C大海或许有安防企业应得的位置。
79310发布于 2020-06-12 - 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
39010编辑于 2025-10-20 - 来自专栏debugeeker的专栏
网页防篡改专题2---WAF方式
如果这个cache是在waf上实现，可以有这样的优势： 降低运维成本，可以统一对所有站点进行网页防篡改。 运维人员对某个域名配置网页防篡改，waf对该域名同步。
2K31发布于 2019-08-01 - 来自专栏喵叔's 专栏
Flask架站基础篇（八）--SQLAlchemy（2）
content = 'ccc' # article1.title = 'ddd' # 保存数据 db.session.add(article1) # 提交事务 db.session.commit() 2. db.create_all() @app.route('/') def hello_world(): article1 = Article(title='aaa') article2 = Article(title='bbb') tag1 = Tag(name='111') tag2 = Tag(name='222') #通过append添加多对多关系 article1.tags.append(tag1) article1.tags.append(tag2) article2.tags.append(tag1) article2 .tags.append(tag2) db.session.add(article1) db.session.add(article2) db.session.add(tag1
60110发布于 2020-09-08 - 来自专栏窗户
Scheme来实现八皇后问题(2)
八皇后使用这个程序出来结果还算可以接受，但是当我想解决10皇后问题的时候，却花了半分钟，而如果是解决11皇后问题，我等待了好几分钟，系统把进程杀了。 我们可以意识到，程序的效率似乎并不是那么高。 比如1~3的全排列一共有6个排列，按照字典顺序从小到大本应该如下： (1 2 3) (1 3 2) (2 1 3) (2 3 1) (3 1 2) (3 2 1) 但考虑到列表的特殊结构 1) (2 3 1) (3 1 2) (1 3 2) (2 1 3) (1 2 3) 实际的例子 我们需要实际来看看按照字典序列并加上之前的剪枝思路如何完成完整的解答。 (4) 3 ((2 4 1 3) (3 1 4 2)) 不存在值，降位 () 4 ((2 4 比如(remove* '(2 3 4) '(1 2 4 5 6))返回'(1 5 6)。
90430发布于 2018-10-25 - 来自专栏C++/python记录日志
杂七杂八的练习（2）
例如：输入[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]，如下图所示，则输出为6。 输入描述： 输入为两行，第一行为N，代表非负整数的个数，第二行为N个非负整数。 输入样例 ： 5 3 1 5 4 2 输出样例 ： 2 2、算法思路 这类题目需要在一个序列中不连续地找到子序列，让其满足一定的要求。 输入样例： 2 3 输出样例： 1 2、算法思路 首先观察其数学模型，我们可以看到每个月出生的兔子的对数满足斐波那契数列，从2号兔子开始算起，每一个月出生的兔子对数为：1、1、2、3、5、8…… 而且， 输入样例 : 3 2 1 1 输出样例 : 2 1 2 2、算法思路 把这道题写进来是为了熟悉STL的用法。 为了得到顺序、不重复的序列，第一个想法就是使用set容器。 s.empty()) { cout<<*s.begin()<<" "; s.erase(s.begin()); } */ } 八、切木板 1、问题描述 小明想要亲自修复在他的一个小牧场周围的围栏
1.1K20编辑于 2022-12-26 - 来自专栏AI掘金志
2 年乱世，安防 AI 芯片未见英雄
回忆起两年前安防芯片价格的突然暴涨，安防行业的老兵辉哥依然记忆犹新。 即便如此，海思在安防芯片市场最高光的时刻已经过去。 如今的安防市场，群雄争霸，所有人都想成为下一个安防芯片市场的海思，但还没有人复刻海思的成功。 海思被迫让出的安防蛋糕，群雄环伺 “做视觉芯片的公司，没有不想进入安防市场的。”业界人士都认为，“安防市场是视觉芯片公司的必争之地。” 安防芯片是一个每年出货3-4亿颗，芯片单价2-10美元，市场规模30-50亿元的大市场。 不过，2020年8月之前数年时间里，绝大部分的视觉芯片公司都只能仰望海思。 2年动荡，3大受益者，无一黑马 从2020年8月至今，两年多之间过去，4年前海思推出的AI算力达4TOPS的高端3559A依旧紧俏，价格比暴涨之前还高一倍左右，而中端低端的安防芯片的价格已经回归正常，
79531编辑于 2023-01-11 - 来自专栏工程师看海
防ESD神器TVS揭秘(2):参数详解
在冬天时，我们接触电子设备经常会听到“啪”的一声，这就是静电放电，外行的人可能会抱怨这是产品设计不好导致的，其实不然，设计是否可靠，要看“啪”之后设备是否异常，如果设备正常工作，则说明设计可靠，如果设备异常，比如黑屏、闪屏、关机、异响，则说明保护不可靠。
75130编辑于 2022-06-23 - 来自专栏睿Talks
React 源码深度解读（八）：事务 - Part 2
React 15.4.2 ，以下是本系列其它文章的传送门： React 源码深度解读（一）：首次 DOM 元素渲染 - Part 1 React 源码深度解读（二）：首次 DOM 元素渲染 - Part 2 源码深度解读（三）：首次 DOM 元素渲染 - Part 3 React 源码深度解读（四）：首次自定义组件渲染 - Part 1 React 源码深度解读（五）：首次自定义组件渲染 - Part 2 React 源码深度解读（六）：依赖注入 React 源码深度解读（七）：事务 - Part 1 React 源码深度解读（八）：事务 - Part 2 React 源码深度解读（九）：单个元素更新 React
39320编辑于 2022-06-14 - 来自专栏Python程序员杂谈
python使用urllib2抓取防爬取链接
开始了 一般情况下用python的童鞋是不可避免的要写一些爬虫程序的，因此对python中urllib和urllib2都比较熟悉。 下面的函数通过urllib2来模拟浏览器访问链接爬取内容： def get_url_content(url): i_headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 ( ) Gecko/20090624 Firefox/3.5",\ "Referer": 'http://www.baidu.com'} req = urllib2. ，那么就需要用到urllib2中的代理设置了，如下： def get_content_by_proxy(url, proxy): opener = urllib2.build_opener(urllib2 .ProxyHandler({'http':proxy}), urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1)) urllib2.install_opener(opener)
1.1K20发布于 2019-02-28 第八章 AI模型质量-2
2.设计测试场景、收集样本。 3.测试及结果分析。 下面我们以一个实际的活体检测算法案例来讲解这几个关键步骤。 2. 发现算法存在明显的场景偏见。通过不同类型样本的横向对比，发现算法是否存在场景偏见，比如上例中就存在目标区域检测和文字识别这两层对香港二代身份证有偏见问题。 3. 首先，我们选择一个输入序列，例如 [1, 2, 3, 4, 5]，并计算其平均值。在这个例子中，average([1, 2, 3, 4, 5]) 应该返回 3。 接下来，我们对输入序列进行一个变换，例如将每个元素加上一个常数，如 2。新的输入序列为 [3, 4, 5, 6, 7]。 因此，我们可以比较原始输出 3 和新输出 5，它们之间的差值正好是我们加上的常数 2。由于蜕变关系满足预期，我们可以认为 average() 函数在这个测试用例下是正确的。
63500编辑于 2025-04-15- 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 - 来自专栏小怪聊职场
MySQL（八）｜MySQL中In与Exists的区别（2）
2）Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 tabA where tabA.x in (select x from tabB where y>0 ); 其执行计划： （1）执行tabB表的子查询，得到结果集B，可以使用到tabB表的索引y； （2） （2）逐行针对tabA表的记录，去关联tabB表，判断tabB表的子查询是否有返回数据，5.5之后的版本使用Block Nested Loop(Block 嵌套循环)。
5.3K40发布于 2018-06-06 - 来自专栏Qt项目实战
Qt编写安防视频监控系统2-视频播放
云台仪表盘鼠标移上去高亮，八个方位精准识别。 底部画面工具栏（画面分割切换+截图声音等设置）移上去高亮。 可在配置文件更改左上角logo+中文软件名称+英文软件名称。 ::Urls[index] = url; DeviceHelper::saveUrls(); DeviceHelper::addMsg(QString("%1 打开 %2"
1.9K30发布于 2019-08-20 - 来自专栏Unity游戏开发
《Lua程序设计》-2.八皇后问题
1.解决八皇后问题，必须认识到每一行只能有一个皇后 N = 8; function isplaceok(a,n,c) for i=1,n-1 do if a[i] == c or
57220发布于 2019-06-24 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【LDA数学八卦-2】认识BetaDirichlet分布
P(p)⋅P(m1,m2|p)P(m1,m2)=1⋅P(m1,m2|p)∫10P(m1,m2|t)dt=(mm1)pm1(1−p)m2∫10(mm1)tm1(1−t)m2dt=pm1(1−p)m2∫10tm1 (X(k1),X(k1+k2))的联合分布推导 P(X(k1)∈(x1,x1+Δx),X(k1+k2)∈(x2,x2+Δx))=n(n−1)(n−2k1−1,k2−1)xk1−11xk2−12xn−k1 (k2−1)!(n−k1−k2)!xk1−11xk2−12xn−k1−k23(Δx)2 于是我们得到 (X(k1),X(k1+k2))的联合分布是 f(x1,x2,x3)=n!(k1−1)! 令 α1=k1,α2=k2,α3=n−k1−k2+1,于是分布密度可以写为 f(x1,x2,x3)=Γ(α1+α2+α3)Γ(α1)Γ(α2)Γ(α3)xα1−11xα2−12xα3−13(4) 这个就是一般形式的 游戏4 为了方便，我们记 m→=(m1,m2,m3),k→=(k1,k2,n−k1−k2+1) 由游戏中的信息，我们可以推理得到 p1,p2在X1,X2,⋯,Xn, Y1,Y2,⋯,Ym ∼iidUniform
1.6K40发布于 2018-03-12 - 来自专栏AIUAI
Caffe2 - (八)图像加载与预处理
Caffe2 - 图像加载与预处理 举例说明从图像文件或图像 url 加载图像，以及相应的 Caffe2 用到的必要的图像预处理. %2Fimg6.ph.126.net%2FEfFAh8rDic7haOAZAQ83ag%3D%3D%2F2497527468371353486.jpg' img = skimage.img_as_float 1, 0)] #plt.figure() plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(imgBGR) plt.axis('on') plt.title('OpenCV, Caffe2 因此，采用 CHW 的原因在于其速度更快. ---- 2. def crop_center(img,cropx,cropy): y,x,c = img.shape startx = x//2-(cropx//2) starty = y//
1.1K20发布于 2019-02-18 - 来自专栏AI+运维：智能化运维的未来
数据不止防故障，还能防攻击？
数据不止防故障，还能防攻击？——如何用运维数据打造“聪明又狠”的安全系统你有没有过这样的经历？ 通俗点说，它的关键能力有三点：实时感知（监控+日志分析）行为建模（谁平时干啥，一旦异常立刻识别）动态响应（封IP、调整规则、报警、限速等）它不像WAF那样“硬防”，而是像人一样“先看你眼神，再决定揍不揍你
22110编辑于 2025-07-10
腾讯云开发者
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