Примеры c: Язык Си в примерах (C language in examples) — Modeling and recognition of 2D/3D images

Страница не найдена — Modeling and recognition of 2D/3D images

Поищите используя форму ниже или просмотрите недавние записи.

Найти:

Найти:

Рубрики

• Android programming
• Artificial Intelligance
• CAD Systems API
• Computer vision
• Geometric modeling
• Image recognition
• Machine Learning
• Neural networks
• OOP languages
• Robotics
• Unity3D
• Web
• WebGL

Темы

• Защищено: Convolutional Neural Network. Object Landmarks
• Технологии машинного обучения на простом примере
• Введение в Unsupervised learning
• Введение в Deep Q-Learning Network
• Введение в Q-Learning
• Защищено: Stereo Vision
• Keras API models (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
• Защищено: Object detection algorithms
• Введение в Google Colab (Introduction to Google Colab)
• Защищено: Архитектуры нейросетей для CV
• Защищено: Measurements of a human body (Sample plan to create MVP)
• Защищено: Обзор алгоритмов детекции мимики лица (Overview of algorithms for detecting facial expressions)
• CMake projects in Visual Studio — Quick start
• Защищено: Linux C++ проект в Visual Studio
• Защищено: От регрессии к нейронным сетям (From regression to neural networks)
• Защищено: Основы калибровки (Calibration Basics)
• Защищено: Калибровка системы «проектор-экран-камера» (Calibrating the projector-screen-camera system)
• Защищено: Гомография в примерах (Homography in examples)
• Защищено: Введение в GPU-программирование
• Защищено: Методы 3d реконструкции помещений (Methods for 3d reconstruction of premises)
• Аппроксимация линии по точкам контура через преобразования Хафа (Line approximation by contour points through Hough transforms)
• Преобразование координат при калибровке роботов (Coordinate transformation when calibrating robots)
• Защищено: Определение центроида лазерного пятна на цифровом изображении (Determination of the centroid of the laser spot on a digital image)
• Start на GitHub
• Инструменты для машинного обучения через нейросети (Machine learning via neural networks)
• Оценка глубины по 360-градусному изображению (Depth estimation from a 360-degree image)
• Алгоритмы регистрации облаков точек (Point cloud registration algorithms)
• Регистрация облаков точек с оценкой соответствия. Основы (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics)
• Cемантическая сегментация, панорама и фотограмметрия (Semantic segmentation, panorama and photogrammetry)
• Защищено: Калибровка камеры (Camera Calibration)
• Преобразование mesh-модели в модель B-rep (Conversion mesh-model в B-rep model)
• Фотограмметрия (Photogrammetry)
• От облака точек к поверхности (From point cloud to surface)
• Пример организации экзамена в ZOOM (ZOOM exam organization example)
• Защищено: Arduino проект «Автомобиль, который избегает препятствий» (Arduino project «A car that avoids obstacles»)
• Основы программирования Arduino (Arduino programming basics)
• Кратко об Arduino и Raspberry Pi (Briefly about Arduino and Raspberry Pi)
• Подключение Raspberry Pi камеры и инсталляция OpenCV (Connecting a Raspberry Pi camera and OpenCV installing )
• Основы программирования на Raspberry Pi (Raspberry Pi programming basics)
• Face recognition. Python, DLIB
• Распознавание лиц с IP камер. Выбор, хранение и обработка данных для принятия решения (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)
• Адекватность и оптимальность нейронной сети на примере распознавания поворота головы (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)
• Машинное обучение распознавать поворот лица (Machine learning to recognize face turn)
• Introduction to AI and references
• Защищено: Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start
• AI based on Unity ML Agents. Quick start
• Модификация простой игры на Unity (Modification of a simple game on Unity)
• WEB на Python с Django в Visual Studio
• WEB на Python с Flask в Visual Studio
• Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)
• Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)
• Основы построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)
• Быстрый старт в WebGL (Quickstart in WebGL)
• Быстрый старт в WEB программирование (Quickstart in WEB programming)
• Быстрый старт с Qt C++ в Visual Studio (Quickstart with Qt C++ in Visual Studio)
• Быстрый старт с Python в Visual Studio (Quickstart with Python in Visual Studio)
• Распознавание лиц. 3D- реконструкция ASM модели (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)
• Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)
• Идентификация по множеству признаков. Основы (Identification by multiple features. Basics)
• Unity3D симулятор «Умная змейка со стереозрением» (Unity3D simulator «Smart snake with stereo vision»)
• Игра “Snake” на Unity3D (The game “Snake” on Unity3D)
• Основы Unity3D (Unity3D Basics)
• Архитектура WebGL приложения для чайников (WebGL application architecture for Dummies)
• Оптимизация OpenGL приложений (Optimizing OpenGL applications)
• Взаимодействие HTML5 и JavaScript (HTML5 and JavaScript interaction)
• Shaders in Unity3d
• Матрицы поворота, углы Эйлера и кватернионы (Rotation matrices, Euler angles and quaternions)
• Выделение объектов на изображении по методу Виолы-Джонса (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)
• CMake компоновка OpenCV (CMake OpenCV layout)
• Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)
• OpenCV in Android
• Введение в OpenCV программирование на C++ (Introduction to OpenCV C++ programming)
• Основы компьютерного зрения  (Basics of computer vision — CV)
• 2D/3D моделирование в Android (2D/3D modeling in Android)
• Введение в Android программирование (Introduction to Android Programming)
• Поиск объектов на изображении (Search for objects in the image)
• Алгоритмы вычитания фона (Background Subtraction Algorithms)
• Поиск похожего изображения (Search for a similar image)
• Выделение особенностей на изображении (Highlighting features in the image)
• Сегментация изображения (Image segmentation)
• Выделение, отслеживание и описание контуров (Select, track and describe contours)
• Предварительная обработка изображений (Preliminary image processing)
• Алгоритмы cжатия изображений (Image Compression Algorithms)
• Формирование изображения в цифровой камере (Imaging in a digital camera)
• Пошаговый чертеж в AutoCAD (Step by step drawing in AutoCAD)
• VLisp параметрический чертеж (VLisp parametric drawing)
• VLISP 3D модель (VLISP 3D model)
• Доступ к dxf на VLisp (Access dxf on VLisp)
• Алгоритмы распознавания геометрических фигур (Algorithms for recognition of geometric shapes)
• Формат и чтение BMP файла (BMP format)
• ООП на VB примерах (OOP in VB examples)
• Доступ к файлам на языке VB (Access to files on the VB language)
• Язык Си в примерах (C language in examples)
• ООП на С++ примерах (OOP in C ++ examples)
• ООП на MFС примерах (OOP in MFC examples)
• ООП на Java примерах (OOP in Java examples)
• 2D графика на основе WinApi C++ (2D graphics based on WinApi C++)
• 3D графика на основе WinApi C++ (3D graphics based on WinApi C++)
• 3D графика на основе OpenGL WinApi C++ (3D graphics based on OpenGL WinApi C++)
• Имитация полета крылатой ракеты на OpenGL WinApi C++ (Imitation of the flight of a cruise missile on OpenGL WinApi C++)

Поделится статьей

Страница не найдена — Modeling and recognition of 2D/3D images

Поищите используя форму ниже или просмотрите недавние записи.

Найти:

Найти:

Рубрики

• Android programming
• Artificial Intelligance
• CAD Systems API
• Computer vision
• Geometric modeling
• Image recognition
• Machine Learning
• Neural networks
• OOP languages
• Robotics
• Unity3D
• Web
• WebGL

Темы

• Защищено: Convolutional Neural Network. Object Landmarks
• Технологии машинного обучения на простом примере
• Введение в Unsupervised learning
• Введение в Deep Q-Learning Network
• Введение в Q-Learning
• Защищено: Stereo Vision
• Keras API models (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
• Защищено: Object detection algorithms
• Введение в Google Colab (Introduction to Google Colab)
• Защищено: Архитектуры нейросетей для CV
• Защищено: Measurements of a human body (Sample plan to create MVP)
• Защищено: Обзор алгоритмов детекции мимики лица (Overview of algorithms for detecting facial expressions)
• CMake projects in Visual Studio — Quick start
• Защищено: Linux C++ проект в Visual Studio
• Защищено: От регрессии к нейронным сетям (From regression to neural networks)
• Защищено: Основы калибровки (Calibration Basics)
• Защищено: Калибровка системы «проектор-экран-камера» (Calibrating the projector-screen-camera system)
• Защищено: Гомография в примерах (Homography in examples)
• Защищено: Введение в GPU-программирование
• Защищено: Методы 3d реконструкции помещений (Methods for 3d reconstruction of premises)
• Аппроксимация линии по точкам контура через преобразования Хафа (Line approximation by contour points through Hough transforms)
• Преобразование координат при калибровке роботов (Coordinate transformation when calibrating robots)
• Защищено: Определение центроида лазерного пятна на цифровом изображении (Determination of the centroid of the laser spot on a digital image)
• Start на GitHub
• Инструменты для машинного обучения через нейросети (Machine learning via neural networks)
• Оценка глубины по 360-градусному изображению (Depth estimation from a 360-degree image)
• Алгоритмы регистрации облаков точек (Point cloud registration algorithms)
• Регистрация облаков точек с оценкой соответствия. Основы (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics)
• Cемантическая сегментация, панорама и фотограмметрия (Semantic segmentation, panorama and photogrammetry)
• Защищено: Калибровка камеры (Camera Calibration)
• Преобразование mesh-модели в модель B-rep (Conversion mesh-model в B-rep model)
• Фотограмметрия (Photogrammetry)
• От облака точек к поверхности (From point cloud to surface)
• Пример организации экзамена в ZOOM (ZOOM exam organization example)
• Защищено: Arduino проект «Автомобиль, который избегает препятствий» (Arduino project «A car that avoids obstacles»)
• Основы программирования Arduino (Arduino programming basics)
• Кратко об Arduino и Raspberry Pi (Briefly about Arduino and Raspberry Pi)
• Подключение Raspberry Pi камеры и инсталляция OpenCV (Connecting a Raspberry Pi camera and OpenCV installing )
• Основы программирования на Raspberry Pi (Raspberry Pi programming basics)
• Face recognition. Python, DLIB
• Распознавание лиц с IP камер. Выбор, хранение и обработка данных для принятия решения (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)
• Адекватность и оптимальность нейронной сети на примере распознавания поворота головы (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)
• Машинное обучение распознавать поворот лица (Machine learning to recognize face turn)
• Introduction to AI and references
• Защищено: Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start
• AI based on Unity ML Agents. Quick start
• Модификация простой игры на Unity (Modification of a simple game on Unity)
• WEB на Python с Django в Visual Studio
• WEB на Python с Flask в Visual Studio
• Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)
• Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)
• Основы построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)
• Быстрый старт в WebGL (Quickstart in WebGL)
• Быстрый старт в WEB программирование (Quickstart in WEB programming)
• Быстрый старт с Qt C++ в Visual Studio (Quickstart with Qt C++ in Visual Studio)
• Быстрый старт с Python в Visual Studio (Quickstart with Python in Visual Studio)
• Распознавание лиц. 3D- реконструкция ASM модели (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)
• Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)
• Идентификация по множеству признаков. Основы (Identification by multiple features. Basics)
• Unity3D симулятор «Умная змейка со стереозрением» (Unity3D simulator «Smart snake with stereo vision»)
• Игра “Snake” на Unity3D (The game “Snake” on Unity3D)
• Основы Unity3D (Unity3D Basics)
• Архитектура WebGL приложения для чайников (WebGL application architecture for Dummies)
• Оптимизация OpenGL приложений (Optimizing OpenGL applications)
• Взаимодействие HTML5 и JavaScript (HTML5 and JavaScript interaction)
• Shaders in Unity3d
• Матрицы поворота, углы Эйлера и кватернионы (Rotation matrices, Euler angles and quaternions)
• Выделение объектов на изображении по методу Виолы-Джонса (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)
• CMake компоновка OpenCV (CMake OpenCV layout)
• Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)
• OpenCV in Android
• Введение в OpenCV программирование на C++ (Introduction to OpenCV C++ programming)
• Основы компьютерного зрения  (Basics of computer vision — CV)
• 2D/3D моделирование в Android (2D/3D modeling in Android)
• Введение в Android программирование (Introduction to Android Programming)
• Поиск объектов на изображении (Search for objects in the image)
• Алгоритмы вычитания фона (Background Subtraction Algorithms)
• Поиск похожего изображения (Search for a similar image)
• Выделение особенностей на изображении (Highlighting features in the image)
• Сегментация изображения (Image segmentation)
• Выделение, отслеживание и описание контуров (Select, track and describe contours)
• Предварительная обработка изображений (Preliminary image processing)
• Алгоритмы cжатия изображений (Image Compression Algorithms)
• Формирование изображения в цифровой камере (Imaging in a digital camera)
• Пошаговый чертеж в AutoCAD (Step by step drawing in AutoCAD)
• VLisp параметрический чертеж (VLisp parametric drawing)
• VLISP 3D модель (VLISP 3D model)
• Доступ к dxf на VLisp (Access dxf on VLisp)
• Алгоритмы распознавания геометрических фигур (Algorithms for recognition of geometric shapes)
• Формат и чтение BMP файла (BMP format)
• ООП на VB примерах (OOP in VB examples)
• Доступ к файлам на языке VB (Access to files on the VB language)
• Язык Си в примерах (C language in examples)
• ООП на С++ примерах (OOP in C ++ examples)
• ООП на MFС примерах (OOP in MFC examples)
• ООП на Java примерах (OOP in Java examples)
• 2D графика на основе WinApi C++ (2D graphics based on WinApi C++)
• 3D графика на основе WinApi C++ (3D graphics based on WinApi C++)
• 3D графика на основе OpenGL WinApi C++ (3D graphics based on OpenGL WinApi C++)
• Имитация полета крылатой ракеты на OpenGL WinApi C++ (Imitation of the flight of a cruise missile on OpenGL WinApi C++)

Поделится статьей

Страница не найдена — Modeling and recognition of 2D/3D images

Поищите используя форму ниже или просмотрите недавние записи.

Найти:

Найти:

Рубрики

• Android programming
• Artificial Intelligance
• CAD Systems API
• Computer vision
• Geometric modeling
• Image recognition
• Machine Learning
• Neural networks
• OOP languages
• Robotics
• Unity3D
• Web
• WebGL

Темы

• Защищено: Convolutional Neural Network. Object Landmarks
• Технологии машинного обучения на простом примере
• Введение в Unsupervised learning
• Введение в Deep Q-Learning Network
• Введение в Q-Learning
• Защищено: Stereo Vision
• Keras API models (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
• Защищено: Object detection algorithms
• Введение в Google Colab (Introduction to Google Colab)
• Защищено: Архитектуры нейросетей для CV
• Защищено: Measurements of a human body (Sample plan to create MVP)
• Защищено: Обзор алгоритмов детекции мимики лица (Overview of algorithms for detecting facial expressions)
• CMake projects in Visual Studio — Quick start
• Защищено: Linux C++ проект в Visual Studio
• Защищено: От регрессии к нейронным сетям (From regression to neural networks)
• Защищено: Основы калибровки (Calibration Basics)
• Защищено: Калибровка системы «проектор-экран-камера» (Calibrating the projector-screen-camera system)
• Защищено: Гомография в примерах (Homography in examples)
• Защищено: Введение в GPU-программирование
• Защищено: Методы 3d реконструкции помещений (Methods for 3d reconstruction of premises)
• Аппроксимация линии по точкам контура через преобразования Хафа (Line approximation by contour points through Hough transforms)
• Преобразование координат при калибровке роботов (Coordinate transformation when calibrating robots)
• Защищено: Определение центроида лазерного пятна на цифровом изображении (Determination of the centroid of the laser spot on a digital image)
• Start на GitHub
• Инструменты для машинного обучения через нейросети (Machine learning via neural networks)
• Оценка глубины по 360-градусному изображению (Depth estimation from a 360-degree image)
• Алгоритмы регистрации облаков точек (Point cloud registration algorithms)
• Регистрация облаков точек с оценкой соответствия. Основы (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics)
• Cемантическая сегментация, панорама и фотограмметрия (Semantic segmentation, panorama and photogrammetry)
• Защищено: Калибровка камеры (Camera Calibration)
• Преобразование mesh-модели в модель B-rep (Conversion mesh-model в B-rep model)
• Фотограмметрия (Photogrammetry)
• От облака точек к поверхности (From point cloud to surface)
• Пример организации экзамена в ZOOM (ZOOM exam organization example)
• Защищено: Arduino проект «Автомобиль, который избегает препятствий» (Arduino project «A car that avoids obstacles»)
• Основы программирования Arduino (Arduino programming basics)
• Кратко об Arduino и Raspberry Pi (Briefly about Arduino and Raspberry Pi)
• Подключение Raspberry Pi камеры и инсталляция OpenCV (Connecting a Raspberry Pi camera and OpenCV installing )
• Основы программирования на Raspberry Pi (Raspberry Pi programming basics)
• Face recognition. Python, DLIB
• Распознавание лиц с IP камер. Выбор, хранение и обработка данных для принятия решения (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)
• Адекватность и оптимальность нейронной сети на примере распознавания поворота головы (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)
• Машинное обучение распознавать поворот лица (Machine learning to recognize face turn)
• Introduction to AI and references
• Защищено: Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start
• AI based on Unity ML Agents. Quick start
• Модификация простой игры на Unity (Modification of a simple game on Unity)
• WEB на Python с Django в Visual Studio
• WEB на Python с Flask в Visual Studio
• Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)
• Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)
• Основы построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)
• Быстрый старт в WebGL (Quickstart in WebGL)
• Быстрый старт в WEB программирование (Quickstart in WEB programming)
• Быстрый старт с Qt C++ в Visual Studio (Quickstart with Qt C++ in Visual Studio)
• Быстрый старт с Python в Visual Studio (Quickstart with Python in Visual Studio)
• Распознавание лиц. 3D- реконструкция ASM модели (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)
• Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)
• Идентификация по множеству признаков. Основы (Identification by multiple features. Basics)
• Unity3D симулятор «Умная змейка со стереозрением» (Unity3D simulator «Smart snake with stereo vision»)
• Игра “Snake” на Unity3D (The game “Snake” on Unity3D)
• Основы Unity3D (Unity3D Basics)
• Архитектура WebGL приложения для чайников (WebGL application architecture for Dummies)
• Оптимизация OpenGL приложений (Optimizing OpenGL applications)
• Взаимодействие HTML5 и JavaScript (HTML5 and JavaScript interaction)
• Shaders in Unity3d
• Матрицы поворота, углы Эйлера и кватернионы (Rotation matrices, Euler angles and quaternions)
• Выделение объектов на изображении по методу Виолы-Джонса (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)
• CMake компоновка OpenCV (CMake OpenCV layout)
• Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)
• OpenCV in Android
• Введение в OpenCV программирование на C++ (Introduction to OpenCV C++ programming)
• Основы компьютерного зрения  (Basics of computer vision — CV)
• 2D/3D моделирование в Android (2D/3D modeling in Android)
• Введение в Android программирование (Introduction to Android Programming)
• Поиск объектов на изображении (Search for objects in the image)
• Алгоритмы вычитания фона (Background Subtraction Algorithms)
• Поиск похожего изображения (Search for a similar image)
• Выделение особенностей на изображении (Highlighting features in the image)
• Сегментация изображения (Image segmentation)
• Выделение, отслеживание и описание контуров (Select, track and describe contours)
• Предварительная обработка изображений (Preliminary image processing)
• Алгоритмы cжатия изображений (Image Compression Algorithms)
• Формирование изображения в цифровой камере (Imaging in a digital camera)
• Пошаговый чертеж в AutoCAD (Step by step drawing in AutoCAD)
• VLisp параметрический чертеж (VLisp parametric drawing)
• VLISP 3D модель (VLISP 3D model)
• Доступ к dxf на VLisp (Access dxf on VLisp)
• Алгоритмы распознавания геометрических фигур (Algorithms for recognition of geometric shapes)
• Формат и чтение BMP файла (BMP format)
• ООП на VB примерах (OOP in VB examples)
• Доступ к файлам на языке VB (Access to files on the VB language)
• Язык Си в примерах (C language in examples)
• ООП на С++ примерах (OOP in C ++ examples)
• ООП на MFС примерах (OOP in MFC examples)
• ООП на Java примерах (OOP in Java examples)
• 2D графика на основе WinApi C++ (2D graphics based on WinApi C++)
• 3D графика на основе WinApi C++ (3D graphics based on WinApi C++)
• 3D графика на основе OpenGL WinApi C++ (3D graphics based on OpenGL WinApi C++)
• Имитация полета крылатой ракеты на OpenGL WinApi C++ (Imitation of the flight of a cruise missile on OpenGL WinApi C++)

Поделится статьей

Образец письменного теста для водителей класса C 1

Образец письменного теста класса C 1

• 1. Вы можете съехать с проезжей части, чтобы объехать другое транспортное средство: * Обязательно
  • Если плечо достаточно широкое, чтобы вместить ваш автомобиль.
  • Если впереди идущее транспортное средство поворачивает налево.
  • Ни при каких условиях.
• 
  
• 2. Вы приближаетесь к железнодорожному переезду без предупреждающих устройств и не можете видеть 400 футов вниз по рельсам в одном направлении. Ограничение скорости: * Требуется
  • 15 миль в час.
  • 20 миль в час.
  • 25 миль в час.
• 
  
• 3. При парковке автомобиля параллельно бордюру на ровной улице: * Обязательно
  • Ваши передние колеса должны быть повернуты в сторону улицы.
  • Ваши колеса должны находиться в пределах 18 дюймов от бордюра.
  • Одно из ваших задних колес должно коснуться бордюра.
• 
  
• 4. При выезде на автостраду вы должны ехать: * Обязательно
  • С такой же или почти такой же скоростью, как движение на автостраде.
  • На 5-10 миль в час медленнее, чем движение на автостраде.
  • Размещено ограничение скорости для движения на автостраде.
• 
  
• 5. При движении в тумане используйте: * Обязательно
  • Только противотуманные фары.
  • Высокие лучи.
  • Низкие лучи.
• 
  
• 6. Окрашенный в белый цвет бордюр означает: * Обязательно
  • Зона погрузки грузов или пассажиров.
  • Зона погрузки только для пассажиров или почты.
  • Зона погрузки только для грузов.
• 
  
• 7. Школьный автобус впереди вас на вашей полосе остановился с мигающим красным светом. Вы должны: * Обязательно
  • Остановитесь, затем продолжайте движение, когда вы решите, что все дети вышли из автобуса.
  • Снизьте скорость до 25 миль в час и проезжайте осторожно.
  • Остановитесь, пока мигают красные огни.
• 
  
• 8. Калифорнийский «Основной закон скорости» гласит: * Требуется
  • Вы никогда не должны ехать быстрее, чем указано в ограничениях скорости.
  • Вы никогда не должны ехать быстрее, чем безопасно для текущих условий.
  • Максимальное ограничение скорости в Калифорнии составляет 70 миль в час на некоторых автомагистралях.
• 
  
• 9. Вы только что продали свой автомобиль. Вы должны уведомить DMV в течение ___ дней. * Обязательно
  • 5
  • 10
  • 15
• 
  
• 10. Чтобы избежать переезда в последнюю минуту, вы должны смотреть вниз по дороге туда, где ваш автомобиль будет находиться примерно в ______________. * Обязательно
  • от 5 до 10 секунд
  • от 10 до 15 секунд
  • от 15 до 20 секунд
• CAPTCHA

Веб-сайт Департамента транспортных средств (DMV) использует Google™ Translate для обеспечения автоматического перевода своих веб-страниц. Это приложение для перевода предназначено только для информации и удобства. Google™ Translate — это бесплатная сторонняя служба, которая не контролируется DMV. DMV не может гарантировать точность любого перевода, предоставленного Google™ Translate, и поэтому не несет ответственности за любую неточность информации или изменения в форматировании страниц, возникшие в результате использования приложения для перевода.

Веб-страницы на английском языке на веб-сайте DMV являются официальным и точным источником информации о программах и услугах, предоставляемых DMV. Любые несоответствия или различия, возникшие в переводе, не являются обязательными и не имеют юридической силы для целей соблюдения или правоприменения. Если у вас возникнут вопросы, связанные с информацией, содержащейся на переведенном веб-сайте, обратитесь к англоязычной версии.

Следующие страницы на веб-сайте DMV не могут быть переведены с помощью Google™ Translate:

• Формы
• Публикации
• Полевые офисы
• Онлайн-приложения

---

libcurl — примеры исходного кода

Эти файлы предназначены только для примера. В интересах простоты и ясности, они могут не включать правильную обработку ошибок и может выдавать предупреждения компилятора на некоторых платформах. Реальные приложения следует уделить больше внимания этим вопросам.

Вы также можете увидеть список всех libcurl простые опции и примеры исходных кодов, в которых они используются.

2 API libuv

10 за один раз	Параллельная загрузка большого количества файлов в одном потоке.
altsvc	HTTP с поддержкой Alt-Svc
anyauthput	Загрузка HTTP PUT с аутентификацией с использованием «любого» метода. libcurl выбирает тот, который сервер поддерживает/хочет.
cacertinmem	Сертификат ЦС в памяти с OpenSSL для получения страницы HTTPS.
certinfo	Извлечение большого количества информации о сертификате TLS.
chkspeed	Показать информацию о времени передачи после завершения загрузки.
cookie_interface	Импорт и экспорт файлов cookie с помощью COOKIELIST.
Искатель	Веб-сканер на основе curl и libxml2 для стресс-тестирования curl с сотнями одновременных подключений к различным серверам.
curlgtk	использовать libcurl в gtk-поточном приложении
отладка	Покажите, как можно использовать CURLOPT_DEBUGFUNCTION.
ephiperfifo	multi socket API usage with epoll and timerfd
evhiperfifo	multi socket interface together with libev
externalsocket	An example demonstrating how an application can pass in a custom socket to libcurl to использовать. Этот пример также обрабатывает само соединение.
fileupload	Загрузить в файл:// URL
ftp-wildcard	Соответствие шаблону подстановочного символа FTP
ftpget	Получить один файл с FTP-сервера.
ftpgetinfo	Проверяет размер и mtime одного файла с FTP-сервера.
ftpgetresp	Аналогично ftpget.c, но также сохраняет полученные строки ответов в отдельном файле, используя наш собственный обратный вызов!
ftpsget	Получить один файл с сервера FTPS.
ftpupload	Выполняет загрузку по FTP и переименовывает файл сразу после успешной передачи.
ftpuploadfrommem	Загрузка файла из памяти по FTP
ftpuploadresume	Загрузка на FTP, возобновление неудачной передачи.
getinfo	Используйте getinfo для получения типа контента после завершения передачи.
getinmemory	Показывает, как можно использовать функцию обратного вызова записи для загрузки данных в блок памяти вместо их сохранения в файле.
getredirect	Показать, как извлечь Location: заголовок и URL для перенаправления.
getreferrer	Покажите, как извлечь заголовок referrer.
ghiper	multi socket API usage together with with glib2
headerapi	Extract headers post transfer with the header API
hiperfifo	multi socket API usage with libevent 2
href_extractor	Использует «парсер потокового HTML» для потокового извлечения фрагментов href из загруженного HTML.
htmltidy	Загрузите документ и используйте libtidy для анализа HTML.
htmltitle (C++)	Получите веб-страницу, извлеките заголовок с помощью libxml.
http-post	простой HTTP POST с использованием простого интерфейса
http2-загрузка	Мультиплексные загрузки HTTP/2 по одному соединению
http2-pushinmemory	Сервер HTTP/2 push. Получить все данные в памяти.
http2-serverpush	HTTP/2 server push
http2-upload	Multiplexed HTTP/2 uploads over a single connection
http3	Very simple HTTP/3 GET
http3 -present	Проверяет наличие поддержки HTTP/3 в libcurl.
httpcustomheader	HTTP request with custom modified, removed and added headers
httpput	HTTP PUT with easy interface and read callback
httpput-postfields	HTTP PUT using CURLOPT_POSTFIELDS
https	Простой HTTPS GET
imap-append	Пример IMAP, показывающий, как отправлять электронные письма
imap-authzid	Пример IMAP, показывающий, как получать электронные письма из общего почтового ящика
imap-copy	Пример IMAP, показывающий, как копировать электронную почту из одной папки в другую создать новую папку
imap-delete	Пример IMAP, показывающий, как удалить папку
imap-examine	Пример IMAP, показывающий, как получить информацию о папке
imap-fetch	IMAP example showing how to retreieve emails
imap-list	IMAP example to list the folders within a mailbox
imap-lsub	IMAP example to list the subscribed folders
imap-multi	пример IMAP с использованием мультиинтерфейса
imap-noop	пример IMAP, демонстрирующий выполнение noop0163	Пример IMAP, показывающий, как искать новые электронные письма
IMAP-SSL	IMAP Пример с использованием SSL
IMAP Store	IMAP Пример IMAP Пример «Как модифицировать модифицированные модифицированные моды» AMAP-Store	IMAP. Показы о том, как модифицировать Properties at Arties of Amap	IMAP. Показы о том, как модифицировать Properties at Arties of Amap’s Store	IMAP. tls	Пример IMAP с использованием TLS
multi-app	Исходный код базового приложения с использованием мультиинтерфейса, выполняющего две параллельные передачи.
множественный обратный вызов отладки	multi interface and debug callback
multi-double	multi interface code doing two parallel HTTP transfers
multi-event	multi_socket API using libevent
multi-formadd	using the multi interface сделать составную форму без блокировки
multi-legacy	Базовый исходный код приложения с использованием мультиинтерфейса, выполняющего две параллельные передачи без curl_multi_wait/poll.
мульти-пост	использование мультиинтерфейса для выполнения многостраничной формы без блокировки
мульти-одиночный	использование мультиинтерфейса для выполнения одной загрузки
multithread	Многопоточный пример, использующий pthreads для одновременной выборки нескольких файлов FTPS с libcurl, созданным для использования OpenSSL.
parseurl	Базовое использование URL API.
Постоянный	Ручки повторного использования для выполнения HTTP Persistent Connections
POP3-Authzid	POP3 Пример, показывающий, как извлечь электронные письма от POP3-Authzid	POP3 Пример. удалить сообщения электронной почты
pop3-list	Пример POP3 для отображения содержимого почтового ящика
POP3-MULTI	Пример POP3 с использованием мульти-интерфейса
POP3-NOOP	POP3 Пример POP3-RETR	. -ssl	Пример POP3 с использованием SSL
pop3-stat	Пример POP3, показывающий, как получить статистику сообщений
pop3-tls	Пример POP3 с использованием TLS
pop3-top	Пример POP3, показывающий, как получить только заголовки электронной почты	Выполните HTTP POST и предоставьте данные через обратный вызов чтения.
postinmemory	Сделать HTTP POST с данными из памяти и получить ответ в памяти.
постит2	HTTP Многостраничная форма с загрузкой файла и двумя дополнительными частями.
postit2-formadd	HTTP Multipart formpost с загрузкой файла и двумя дополнительными частями.
progressfunc	Используйте обратные вызовы прогресса, старые и/или новые, в зависимости от доступной версии libcurl.
разрешение	Используйте CURLOPT_RESOLVE для передачи настраиваемых IP-адресов для заданных комбинаций имени хоста и номера порта.
sendrecv	Пример использования curl_easy_send() и curl_easy_recv().
sepheaders	Простой HTTP GET, который сохраняет заголовки в отдельном файле
информация о сеансе	Использует данные CURLINFO_TLS_SESSION.
sftpget	Получает файл, используя URL-адрес SFTP.
sftpuploadresume	Выгрузка на SFTP, возобновление ранее прерванной передачи.
shared-connection-cache	Connection cache shared between easy handles with the share interface
simple	Very simple HTTP GET
simplepost	Very simple HTTP POST
simplessl	Shows HTTPS использование с клиентскими сертификатами и дополнительным использованием движка ssl.
smooth-gtk-thread	Многопоточное приложение, которое использует индикатор выполнения для отображения состояния. Он использует Gtk+ для создания плавного импульса.
SMTP-Authzid	Отправить электронное письмо от имени другого пользователя с SMTP
SEMTP-EXPN	SMTP Пример.
smtp-mime	Пример SMTP, показывающий, как отправлять электронные письма mime
smtp-multi	Пример SMTP с использованием мультиинтерфейса0163	SMTP example using SSL
smtp-tls	SMTP example using TLS
smtp-vrfy	SMTP example showing how to verify an email address
sslbackend	Shows HTTPS usage with client certs и дополнительное использование движка ssl.
synctime	Установите системное время из заголовка Date: удаленного HTTP-сервера.
threaded-ssl	Показать необходимые настройки обратного вызова мьютекса для GnuTLS и OpenSSL при использовании многопоточности libcurl.
url2file	Загрузить указанный URL-адрес в локальный файл с именем page.out.
urlapi	Установите рабочий URL-адрес с помощью CURLU *.
usercertinmem	Используйте хранящийся в памяти сертификат пользователя и ключ RSA и получите страницу https.
xmlstream	Потоковый анализ документа с использованием потокового синтаксического анализатора Expat.

Пример поиска HL7 C-CDA

Пример поиска HL7 C-CDA критерий поиска

Текст поиска

фильтровать по статусу примера Одобренный отозван В ожидании Сертификация

вернуться к основному поиску

Имя
Аллергии Аллергия и непереносимость Раздел Примеры из C-CDA Примеры разделов
Команда по уходу Примеры для команды по уходу из C-CDA Companion Guide Примеры разделов
Встречи Примеры секции встреч из C-CDA Примеры разделов
Семейная история Раздел семейной истории Примеры из C-CDA Примеры разделов
Функциональное состояние Раздел функционального состояния Примеры из C-CDA Примеры разделов
Общие Общие Примеры из C-CDA Примеры разделов
Цели Цели Раздел Примеры из C-CDA Примеры разделов
Примеры руководств Поддерживаемые SDWG примеры из руководства по внедрению Каталог был загружен в январе 2021 года и. .. Примеры разделов
Заголовок Примеры заголовка C-CDA Примеры разделов
Проблемы со здоровьем Примеры раздела проблем со здоровьем из C-CDA Примеры разделов
Иммунизация Примеры секции иммунизации от C-CDA Примеры разделов
Вмешательства Вмешательства Раздел Примеры из C-CDA Примеры разделов
Медицинское оборудование Примеры раздела медицинского оборудования из C-CDA Примеры разделов
Лекарства Примеры раздела лекарств из C-CDA Для всех образцов лекарственных средств рабочая группа по примерам. .. Примеры разделов
Психическое состояние Психическое состояние Раздел Примеры из C-CDA Примеры разделов
Примечания Примечания Раздел Примеры из C-CDA Примеры разделов
План лечения Раздел плана лечения Примеры из C-CDA Примеры разделов
Проблемы Примеры раздела задач из C-CDA Примеры разделов
Процедуры Примеры разделов процедур из C-CDA Примеры разделов
Качество Примеры, связанные с качеством, от C-CDA и QRDA Примеры разделов
Направления — запланированные и выполненные Примеры направлений от C-CDA Примеры разделов
Результаты Примеры разделов результатов из C-CDA Примеры разделов
Социальная история Примеры раздела социальной истории из C-CDA Примеры разделов
Неструктурированный Неструктурированный Примеры документов Примеры разделов
Основные показатели жизнедеятельности Примеры разделов основных показателей жизнедеятельности из C-CDA Примеры разделов

1. Справка по поиску примера C-CDA

   Пример результатов поиска C-CDA
   На этом экране отображаются результаты выполнения примера критериев поиска. против существующих примеров, записанных в базе данных примеров.

2. Панель критериев поиска

   Эта панель позволяет уточнить запросы и сузить результаты

3. Слова для текстового поиска

   Используйте это поле для ввода слов, связанных с вашим поиском. Эти слова могут появиться в заголовок, комментарии или как часть специального списка ключевых слов, связанных с примером. Слова для поиска следует вводить с пробелами, разделяющими элементы.

4. Фильтр по примеру состояния

   При выборе различных статусов результаты поиска могут быть ограничены только примером которые установлены в выбранный статус(ы). Удалив все выбранные состояния, фильтрация удаляется, и будут возвращены примеры из всех статусов (на основе любой другой фильтрации).

5. Выберите только сертифицированные примеры ONC

   Это образцы, на которые есть ссылки в государственных правилах или сопутствующем руководстве по сертификации.

6. Выполнить поиск на основе введенных критериев (или получить все примеры, если нет указаны критерии).

7. Здесь можно найти количество результатов, соответствующих параметрам запроса.

8. Используйте эту ссылку, чтобы вернуться на начальную страницу приложения (со списком разделов).

   No related posts.