本资源包含两个部份：1.FE1.1sUSB2.04PortsHub使用手册及参考电路；
2.FE2.1USB2.07PortsHub使用手册及参考电路。
收集了网上下载量最大，而且经过验证的资源，芯片手册都包括中文和英文，方便大家使用。
2.FE2.1USB2.07PortsHub使用手册及参考电路。
收集了网上下载量最大，而且经过验证的资源，芯片手册都包括中文和英文，方便大家使用。
2024/4/30 2:11:35
2.84MB
1
这是commons-collections-3.2.jar的下载，它是commons中各集合类和工具类的封装包。
因为commons-collections有很多版本，每个版本的环境又有些不同，所以版本对应是最好的，有需要3.2版本的可下载
因为commons-collections有很多版本，每个版本的环境又有些不同，所以版本对应是最好的，有需要3.2版本的可下载
2024/4/29 6:25:09
482KB
1
一般的空间模式(CSP)是一种在脑-机接口(BCIs)背景下对脑电图(EEG)信号进行分类的流行算法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。
2024/4/24 0:29:52
1.73MB
1
文本分析--停用词集合（结合哈工大停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库、综合多种停用词表，进行合并去重处理。
2024/4/17 19:02:46
10KB
1
在访问数据库后，在本地得到包含了数据的集合，然后获取数据总量；
之后tableWidget的滑动条的滑动长度可以定义成tableWidget的每行row的宽度*数据总量；
再运动滑动条以定位到应显示的部分的第一个的行在tableWidget中的索引；
以此索引可以定位到内存中的数据集对应的当前应被提取的第一个数据的索引；
由于tableWidget的height是知道的，那么该显示的个数应也是可知的，即数据集该提取的长度也是可知的；
只取这部分数据显示到tableWidget中。
之后tableWidget的滑动条的滑动长度可以定义成tableWidget的每行row的宽度*数据总量；
再运动滑动条以定位到应显示的部分的第一个的行在tableWidget中的索引；
以此索引可以定位到内存中的数据集对应的当前应被提取的第一个数据的索引；
由于tableWidget的height是知道的，那么该显示的个数应也是可知的，即数据集该提取的长度也是可知的；
只取这部分数据显示到tableWidget中。
2024/4/16 12:41:58
11KB
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