数值传热的二维稳态导热实验。
根据确定的边界条件，利用C语言编写程序对研究区域进行网格划分，获取各网格点的温度值，再利用MATLAB进行数值模拟，确定温度场分布云图
根据确定的边界条件，利用C语言编写程序对研究区域进行网格划分，获取各网格点的温度值，再利用MATLAB进行数值模拟，确定温度场分布云图
2024/5/17 18:04:19
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VLSI设计和优化问题，包括两个内容：反相器链缓冲器级数和尺寸优化，D触发器设计及输出延时优化。
使用hspice网格形式设计优化，文档内代码可直接使用。
使用hspice网格形式设计优化，文档内代码可直接使用。
2024/5/16 19:18:51
1.41MB
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前阶段在做关于聚类的问题研究，发了篇文章，随附matlab代码。
该程序是基于邻域网格划分实现的聚类。
版权原因，该程序内没有附带相应文章，大家可以根据代码内给定的标题和DOI号自行谷歌下载。
如果希望讨论聚类问题，欢迎根据代码内联系方式联系我，共同学习。
如果只是初级的matlab运行问题，还希望自行谷歌学习。
版权所有，建议使用代码的学者引用内附的文章出处。
未经许可或引用，不得随意传播！
该程序是基于邻域网格划分实现的聚类。
版权原因，该程序内没有附带相应文章，大家可以根据代码内给定的标题和DOI号自行谷歌下载。
如果希望讨论聚类问题，欢迎根据代码内联系方式联系我，共同学习。
如果只是初级的matlab运行问题，还希望自行谷歌学习。
版权所有，建议使用代码的学者引用内附的文章出处。
未经许可或引用，不得随意传播！
2024/5/10 21:17:22
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云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
2024/5/10 1:55:13
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LochMaster4.0是设计洞洞板的开发工具。
它有用的功能设计、记录和测试项目的设计洞洞板。
因此你会发现函数自动生成的组件列表一样,连接测试,一个可编辑的库和大量的符号和组件,和许多更多。
最新的版本是一个长新的实用功能,如并行使用的mm,英寸和孔网格。
它仍然是兼容所有先前的版本。
你可以加载和编辑任何项目你已经LochMaster设计。
它有用的功能设计、记录和测试项目的设计洞洞板。
因此你会发现函数自动生成的组件列表一样,连接测试,一个可编辑的库和大量的符号和组件,和许多更多。
最新的版本是一个长新的实用功能,如并行使用的mm,英寸和孔网格。
它仍然是兼容所有先前的版本。
你可以加载和编辑任何项目你已经LochMaster设计。
2024/5/3 12:14:37
11.27MB
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阿库斯轻松进行Azure开发。
问题和功能要求我们在Arcus的各个地方跟踪问题。
如果您发现问题或有功能请求，请向以下存储库提交问题。
区描述链接一般有关新领域的一般要求或建议事件网格有关AzureEventGrid集成的请求和建议-事件网格边车对Azure事件网格Docker容器的请求和建议-安全有关安全集成的请求和建议-网络APIWebAPI开发的请求和建议-讯息传递消息开发的请求和建议-后台工作关于可重用工作和背景工作的发展的要求和建议-可观察性有关增加应用程序可观察性的请求和建议-.NET模板.NET模板的请求和建议-机器学习机器学习的请求和建议-Azure机器学习在Azure中进行机器学习的请求和建议-启动新组件每个新的Arcus组件存储库都应通过以下流程创建：根据位于GitHub模板创建一个新的。
我们通常使用arcus.{component-name}命名约定运行生成所有默认标签，问题和里程碑。
将具有管理员权限的arcus-automation添加到您的新仓库中以arcus
问题和功能要求我们在Arcus的各个地方跟踪问题。
如果您发现问题或有功能请求，请向以下存储库提交问题。
区描述链接一般有关新领域的一般要求或建议事件网格有关AzureEventGrid集成的请求和建议-事件网格边车对Azure事件网格Docker容器的请求和建议-安全有关安全集成的请求和建议-网络APIWebAPI开发的请求和建议-讯息传递消息开发的请求和建议-后台工作关于可重用工作和背景工作的发展的要求和建议-可观察性有关增加应用程序可观察性的请求和建议-.NET模板.NET模板的请求和建议-机器学习机器学习的请求和建议-Azure机器学习在Azure中进行机器学习的请求和建议-启动新组件每个新的Arcus组件存储库都应通过以下流程创建：根据位于GitHub模板创建一个新的。
我们通常使用arcus.{component-name}命名约定运行生成所有默认标签，问题和里程碑。
将具有管理员权限的arcus-automation添加到您的新仓库中以arcus
2024/4/28 6:24:41
2.46MB
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MeshLab是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统，主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格。
Meshlab安装包，国内由于墙的原因下载极慢。
Meshlab安装包，国内由于墙的原因下载极慢。
2024/4/26 17:53:56
47.23MB
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从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
2024/4/19 21:58:52
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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
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