Truetime是一种基于Matlab/Simulink的联合仿真工具。
1999年瑞典LUND工学院的MartinAnderson，DanHenrikesson和AntonCervin等学者针对网络控制系统的仿真，合作开发了Truetime工具箱。
利用这种工具箱可以构建分布式实时控制系统的动态过程、控制任务执行以及网络交互的联合仿真环境，在该仿真环境中，可以研究各种调度策略和网络协议对系统或网络性能的影响。
1999年瑞典LUND工学院的MartinAnderson，DanHenrikesson和AntonCervin等学者针对网络控制系统的仿真，合作开发了Truetime工具箱。
利用这种工具箱可以构建分布式实时控制系统的动态过程、控制任务执行以及网络交互的联合仿真环境，在该仿真环境中，可以研究各种调度策略和网络协议对系统或网络性能的影响。
2024/9/15 4:14:32
14.05MB
1
:sparkles:（Neo）vim的Markdown预览:sparkles:供电:red_heart_selector:介绍它仅适用于vim＞=8.1和neovim通过同步滚动和灵活的配置在现代浏览器上预览markdown主要特点：跨平台（macos/linux/windows）同步滚动快速异步更新用于数学排版表情符号任务清单本地图片灵活的配置请注意，不需要使用mathjax-support-for-mkdp插件来排版数学安装与使用用安装："Ifyoudon'thavenodejsandyarn"useprebuild,add'vim-plug'tothefiletypelistsovim-plugcanupdatethisplugin"see:https://github.com/iamcco/markdown-preview.nvim/issues/50Plug'iamcco/markdown-preview.nvim',{'do':{-＞
2024/9/14 12:20:24
2.68MB
1
Aspose.Words可以在没有MicrosoftWord的情况下执行各种文档处理任务(生成、修改、转换、渲染和打印等),Aspose.Words18.7绝对可用！
2024/9/14 10:09:07
7.73MB
1
软件介绍:驱动级模拟硬盘物理序列号使用方法：直接运行diskhook.exe，将会加载一个hdhook.sys驱动，右击任务栏右下角的绿色图标setting弹出当前硬盘号，下面的框中输入你要模拟的硬盘号，(友情提示:你可以在注册过MZD/PXD的服务器上运行本程序，得到一个注册过的硬盘号字符串),再点Apply，再右击任务栏右下角的绿色图标---Hook On就一切OK了，一切设置好之后，可以不用再去运行diskhook.exe了
2024/9/13 8:21:55
36KB
1
通讯协议是什么？简单来讲就是暗号。
可以说是一个单片机向另外一个单片机，用串口发送信息时要加暗号，暗号对，自己人。
暗号错，拒绝并警惕。
通讯协议的内容是什么数据包含**数据包开始标志+数据长度+任务号+执行数据+校验和+数据包结束标志**
可以说是一个单片机向另外一个单片机，用串口发送信息时要加暗号，暗号对，自己人。
暗号错，拒绝并警惕。
通讯协议的内容是什么数据包含**数据包开始标志+数据长度+任务号+执行数据+校验和+数据包结束标志**
2024/9/12 22:17:09
3.97MB
1
引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
2024/9/10 3:04:09
8.11MB
1
||||VidGear是一种高性能的视频处理Python库，它提供了一个易于使用的，高度可扩展，多线程+ASYNCIO框架之上许多国家的最先进的专业像库，，，，，，，和的后端，使我们能够灵活利用它们的内部参数和方法，同时静默提供强大的错误处理和无与伦比的实时性能。
VidGear主要专注于简单性，因此使程序员和软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂视频处理任务。
以下功能框图清楚地描述了VidGearAPI的通用功能：目录TL;DR什么是vidgear？“VidGear是一个高性能框架，为使用python构建复杂的实时媒体应用程序
VidGear主要专注于简单性，因此使程序员和软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂视频处理任务。
以下功能框图清楚地描述了VidGearAPI的通用功能：目录TL;DR什么是vidgear？“VidGear是一个高性能框架，为使用python构建复杂的实时媒体应用程序
2024/9/8 16:29:33
14.46MB
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