VeritasNetBackup8.0是企业数据中心和混合云领域世界领先的备份和恢复解决方案。
VeritasNetBackup8.0windows版百度网盘全套软件
VeritasNetBackup8.0windows版百度网盘全套软件
2025/4/4 1:38:49
49B
1
我们提出了一种混合波导-磁共振系统，该系统具有周期性布置在波导层顶部的裂环谐振器（SRR）。
由于在SRR中生成的与磁共振模式的电耦合与波导层所支持的TE/TM波导模式之间的相消干扰，因此在红外波长下可获得双等离激元诱导的透明性。
此外，可以通过入射角动态调整PIT共振。
在1.448μm的波长处观察到具有7nm的FWHM的超窄PIT窗。
在较窄的PIT窗口处的组指数可以达到100。
我们还证明，在感测范围内，折射率灵敏度和品质因数值分别可以达到640nm/RIU和64。
提出的具有高品质因数PIT窗口的混合波导-磁共振系统有望用于有效的光学传感，光学开关和慢光设备设计。
（c）2015年美国眼镜学会
由于在SRR中生成的与磁共振模式的电耦合与波导层所支持的TE/TM波导模式之间的相消干扰，因此在红外波长下可获得双等离激元诱导的透明性。
此外，可以通过入射角动态调整PIT共振。
在1.448μm的波长处观察到具有7nm的FWHM的超窄PIT窗。
在较窄的PIT窗口处的组指数可以达到100。
我们还证明，在感测范围内，折射率灵敏度和品质因数值分别可以达到640nm/RIU和64。
提出的具有高品质因数PIT窗口的混合波导-磁共振系统有望用于有效的光学传感，光学开关和慢光设备设计。
（c）2015年美国眼镜学会
2025/3/25 11:11:45
431KB
1
基于OpenCV和MFC的VC程序，实现影像对的显示和漫游；
显示缩略图，进行手动粗定位；
载入已量测点、手动亚像素级刺点等功能。
附有程序的程序编写说明文档。
有助于OpenCV和MFC混合编程的学习。
显示缩略图，进行手动粗定位；
载入已量测点、手动亚像素级刺点等功能。
附有程序的程序编写说明文档。
有助于OpenCV和MFC混合编程的学习。
2025/3/22 6:31:52
763KB
1
c++面向对象程序设计C++是由C发展而来的,与C兼容｡用C语言写的程序基本上可以不加修改地用于C++｡从C++的名字可以看出它是C的超集｡C++既可用于面向过程的结构化程序设计,又可用于面向对象的程序设计,是一种功能强大的混合型的程序设计语言｡
2025/3/21 9:57:49
221KB
1
一个自己写的命令行下交互式计算器,支持四则混合运算,优先级,循环表达式,条件表达式,函数等,变量定义有作用域,支持自定义函数,支持矩阵运算和复数.本程序使用yacc生成表达式分析器,*.l文件需要flex来编译,*.y文件使用bison编译.此源代码仅供学习和参考
2025/3/21 7:13:27
172KB
1
硬实时周期任务和软实时非周期任务是实时系统中两种基本的任务类型，它们的混合调度问题是实时研究的重点之一。
在充分掌握硬实时周期任务集调度特性的基础上，使用形式化方法定义了“调度”和“逆调度”两种概念以及相关的运算规则。
借助这些概念及运算规则，可以求得使用最近截止期限优先算法调度时硬实时周期任务集在任何时刻可挪用给软实时非周期任务集的执行时间的最大值，从而为缩短软实时非周期任务的响应时间和周转时间提供了参考。
以此为基础，设计了用于缩短软实时非周期任务响应时间的动态优先级挪用调度算法。
本算法使用了最大可挪用时间，能够在保证硬实时周期任务满足截止期限的前提下，实现软实时任务的最短响应时间和最小周转时间。
在充分掌握硬实时周期任务集调度特性的基础上，使用形式化方法定义了“调度”和“逆调度”两种概念以及相关的运算规则。
借助这些概念及运算规则，可以求得使用最近截止期限优先算法调度时硬实时周期任务集在任何时刻可挪用给软实时非周期任务集的执行时间的最大值，从而为缩短软实时非周期任务的响应时间和周转时间提供了参考。
以此为基础，设计了用于缩短软实时非周期任务响应时间的动态优先级挪用调度算法。
本算法使用了最大可挪用时间，能够在保证硬实时周期任务满足截止期限的前提下，实现软实时任务的最短响应时间和最小周转时间。
2025/3/18 4:40:14
1.04MB
1
网上看到一些混合编程的文章，总是遇到一些问题。
经过半天时间的摸索，自己终于可以顺利完成啦。
以下步骤中，Hello类只是为Objective-C调用C++做的一个封装。
讲解一下操作步骤.
经过半天时间的摸索，自己终于可以顺利完成啦。
以下步骤中，Hello类只是为Objective-C调用C++做的一个封装。
讲解一下操作步骤.
2025/3/17 18:12:48
8KB
1
语音情感识别通过特定人语音情感数据库的建立；
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
2025/3/14 0:41:01
23KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB