USB节电模式也惹祸

笔者的朋友使用Windows XP时会出现USB接口不正常的情况,如复制文件出错等,但重新启动电脑之后又会恢复正常。经查USB的驱动正常,USB接口设备也正常,最后发现原因就在于Windows XP默认开启了USB的节电模式,使得某些USB接口供电不足,从而导致USB接口不正常的现象,解决办法就是将     

基于Struts框架实现Web应用的研究

Struts是目前非常流行的基于MVC的Java Web框架。主要对MVC设计模式以及在此基础上的Struts框架进行研究，并结合一个简单的例子对如何利用Struts进行Web开发进行了初步的探索和研究。     

揭开墙纸不能更换之谜

近期朋友安装了新的Windows XP系统后,发现桌面墙纸不能更换,表现为“显示属性”对话框的“桌面”标签下的“背景”图片不能选择,全为灰色,这让人很难受,多方试验发现问题出在组策略中,打开“组策略”编辑     

双段消能摇摆结构体系的地震反应特性研究

单段消能摇摆结构体系通过刚度较大的摇摆结构,能够控制主体结构均匀变形,遏制薄弱层产生。当结构高度较高时,单段摇摆结构的抗弯刚度较难满足抗震设计需求,单段消能摇摆结构体系不适用于高层建筑。基于此,提出了将单段摇摆结构划分为双段、并于分段位置处布设位移型阻尼器的双段消能摇摆结构体系。双段摇摆机制可以抑制薄弱层产生,降低摇摆结构的抗震设计需求。阻尼器能够消耗地震能量,进一步降低结构的地震反应。以双段消能摇摆钢桁架-框架结构为对象,分析对比了支撑-框架结构、单段消能摇摆钢桁架-框架结构、单段摇摆钢桁架-框架结构以及双段摇摆钢桁架-框架结构的抗震性能。采用OpenSees软件建立弹塑性有限元分析模型,进行了弹塑性抗震分析以及增量动力时程分析。研究表明,双段消能摇摆结构体系具有良好的抗震性能与可恢复性能,相比单段消能摇摆结构体系,可以进一步减小结构地震反应和摇摆结构抗震设计需求,该体系能应用于更高的建筑。     

基于深度学习的声信号分类识别方法

提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法,将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号—特定声源的端到端学习过程,建立一种以log-mel能量为声信号特征的预提取方法,以深度残差网络作为特征自动提取及分类的声信号分类识别模型。在两个大型数据集上对模型性能进行了验证,实验结果表明,本文提出的深度残差网络模型在DCASE2019数据集和UrbanSound8K数据集上能够实现80.2%和76.4%的识别精度,在声源探测领域具有一定的应用价值。     

基于深度学习的小样本声目标识别方法

声目标分类识别是声源识别领域的核心问题,然而,在应用深层神经网络进行声目标分类识别时,从少量样本中学习(样本复杂度较低)是一个具有挑战性的问题;针对此问题,提出了一种基于深度学习的小样本声目标识别方法,该方法将手工设计特征和对数梅尔声谱特征结合到一起,扩充了深度学习模型的可利用特征量,提高了声信号识别效率和精度;在实验验证中,该方法在测试集上实现了87.6%的识别精度;更进一步地,用较少量的训练样本对该方法和其它几种主流的深度学习模型的性能进行了比较验证,结果表明,该方法只需要更少量的数据即可实现同样的识别精度,在声源探测领域具有一定应用价值。     

轻松清除Win7登录密码

Win7使用了更为严格的安全机制,忘记密码则无法进入,怎么办？     

轻松把喜欢的图片做成屏保

数码相机已很便宜了,朋友也弄了一台,为她儿子拍了一些照片,她想把儿子的照片制作成屏保。虽然现在有好多屏保制作工具可选用,但对于朋友这等菜鸟来说要玩转它们,不是一件容易的事。其实利用XP本身的功能,就可以轻松实现。     

省时又省力 快速获取PPT中的文字

现在老师上课一般都使用PPT课件,同学们来不及抄笔记,将老师的PPT拷贝后,打算打印出来复习,但是PPT直接打印效果不好,如何快速获取PPT中的文字呢?我们知道,如果把PPT的文字转换到Word文档,排版打印,不仅省纸,而且方便阅读。如果一个一个打开PPT,再一个一个文本框地复制文本到Word文档,那可太费时费力了。有没有更方便的办法,让工作更高效快速呢?经过     

没有扩展名也能轻松识别文件类型

一般的情况下,我们可以通过文件的扩展名(后缀名)来判断文件的类型,从而找到打开它们的对应程序。假如因为某种原因,可能会得到一个文件,却是没有扩展