c#、unity3d实现远程视频通话（NNapi，二次开发代码）

1．技术数据：直流电动机：PN=3KW,UN=220V,IN=17.5A,nN=1500r/min,Ra=1.25Ω堵转电流Idbl=2IN,截止电流Idcr=1.5IN，GD2=3.53N.m2三相全控整流装置：Ks=40,Rrec=1.3Ω平波电抗器：RL=0.3Ω电枢回路总电阻R=2.85Ω，总电感L=200mH,电动势系数：(Ce=0.132V.min/r)系统主电路：(Tm=0.16s，Tl=0.07s)滤波时间常数：Toi=0.002s,Ton=0.01s,其他参数：Unm*=10V,Uim*=10V,Ucm=10V，σi≤5%,σn≤102．技术指标稳态指标：无静差（静差率s≤10%,调速范围D≥20）动态指标：转速超调量δn≤10%，电流超调量δi≤5%，动态速降Δn≤10%，调速系统的过渡过程时间（调节时间）ts≤0.5s

算法是建立在离线传播模型下，不考虑多径效应，反射，折射等对信号强度有损耗的情况，算法中选用了NN,KNN,WKNN等几种常用的指纹定位算法。

本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。
卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。
神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。
数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。
输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。
借用极客学院的图表示如下：其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后，得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3.用简单的公式表示如下：在训练过程中，我们将

算法是建立在离线传播模型下，不考虑多径效应，反射，折射等对信号强度有损耗的情况，算法中选用了NN,KNN,WKNN等几种常用的指纹定位算法。

https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。

c#、unity3d实现远程视频通话源码（NN视频通话API）c#、unity3d实现远程视频通话源码（NN视频通话API）c#、unity3d实现远程视频通话源码（NN视频通话API）

自己编写的VB程序，请大家多指教！（赚一点积分嘿嘿……）部分代码如下：PrivateSubCommand1_Click()k=1.4D=Val(Text1.Text)S=Val(Text2.Text)Ne=Val(Text3.Text)nh=Val(Text4.Text)ε=Val(Text5.Text)L=Val(Text6.Text)R=Val(Text7.Text)ge=Val(Text8.Text)P0=Val(Text13.Text)T0=Val(Text12.Text)gc=Val(Text9.Text)gh=Val(Text10.Text)go=Val(Text11.Text)mt=Val(Text14.Text)i=Val(Text15.Text)ι=Val(Text16.Text)α=Val(Text38.Text)ξz=Val(Text40.Text)φi=Val(Text41.Text)ηm=Val(Text42.Text)n=Val(Text45.Text)Vh=(S*0.01)*3.14*(D*0.01)^2/4'排气过程Pr=1+0.3*n/nhTr=850+350*n/nhText17.Text=Val(Pr)Text18.Text=Val(Tr)'进气过程δ=0.5ΔT=ΔTh*(110-0.0125*n)/(110-0.0125*nh)Pa=Int(10^3*(P0*(1-((10*n^2/520/10^6)/10.6^2/0.75^2)*(ε-δ)^2/(ε-1)^2)^(k/(k-1))))/10^3γ=Int(10^3*(T0+ΔT)*Pr/Tr/(ε*Pa-Pr))/10^3Text44.Text=γText19.Text=PaTa=(T0+ΔT+γ*Tr)/(1+γ)ηv=ε*Pa*T0/(ε-1)/P0/Ta/(1+γ)Text20.Text=Val(Int(1000*Ta)/1000)Text21.Text=Val(Int(1000*ηv)/1000)'压缩过程n1=1.46-0.05*Nn/nPc=Pa*ε^n1Tc=Ta*ε^(n1-1)Text22.Text=Val(Int(1000*Pc)/1000)Text23.Text=Val(Int(1000*Tc)/1000)'燃烧过程L0=(gc/12+gh/4-go/32)/0.21M1=α*L0+1/mtCv1=(4.815+0.415*10^(-3)*Tc)*4.1868M2=0.79*α*L0+gh/2+gc/12A=(3.7+3.3*α)*10^(-4)*4.1868B=(4.4+0.62*α)*4.1868μ0=M2/M1μ=(μ0+γ)

搜罗主流机械学习代码货物箱，能够直接加载到matlab中，有NN,RBM,CNN,SAE,CAE,外面有数据以及仿真，适宜机械学习以及深度学习开拓

算法是建树在离线传布模子下，不思考多径效应，反射，折射等对于信号强度有损耗的情景，算法落选用了NN,KNN,WKNN等多少种罕用的指纹定位算法。

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。