软件详细设计的好范本。
确定应该如何具体地实现所要求的系统,从而在编码阶段可以把这个描述直接翻译成用具体的程序语言书写的程序。
主要的工作有:根据在《需求分析说明书》中所描述的数据、功能、运行、功能需求,并依照《概要设计说明书》所确定的处理流程、总体结构和模块外部设计,设计软件系统的结构设计、逐个模块的程序描述(包括各模块的功能、功能、输入、输出、算法、程序逻辑、接口等等),解决如何1. 接受:旅客信息及取票通知和帐单;
2. 输出:取票通知和帐单及机票;
3. 网络输出和加密,输入和解密;
4. 分辨信息的种类并采取相应的处理步骤;
5. 判断信息的正误并采取相应的处理步骤;
6. 进行数据库的查询、修改工作;
7. 接受并判断错误,输出相应的出错消息;
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里面有2个文档,有VGA不同分辨率的时序标准,可以参考运用
2020/1/1 11:51:20 1.22MB VGA HDMI
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Eagle7725摄像头(野火鹰眼7225摄像头代码启动).鹰眼摄像头设置摄像头输出数据大小是不能够实现的,就是说配置摄像头寄存器想要的大小并不能够实现摄像头数据输出自己想要的大小,这个或许是和二值化电路有关,具体不再深究2.摄像头数据是这样的格式:每个PLCK上升沿输出八个像素的数据,1表示该像素为黑色,0则为白色,所以用DMA来传输数据,最初要的分辨率是320X240,也就是40*8X240,每次处理一行数据,所以DMA的次数是40,也就说纯数据的数组的大小为40.
2021/10/1 17:49:58 15.87MB 鹰眼7225
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基于SIFT的超分辨率图像配准及MATLAB完成
2021/4/13 7:52:46 282KB sift
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谷歌2016图像超分辨率论文源码,RAISR:RapidandAccurateImageSuperResolution,宣称是可以在重建质量不差情况下,速度比目前算法如A+之类,能够有10到100倍功能提升,比较有工程意义。
2020/5/9 11:02:17 10KB 谷歌 超分辨率
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本项目采用主要芯片:STC12C5A60S2、LCD1602、MLX90614;
本资料是我今年做的项目,已经完美交货,现在把全部设计资料共享给大家压缩包里包含该项目的完整原理图、PCB图、程序、实物图等。
硬件设计部分使用Protel99SE或AltiumDesignerRelease10完成,软件设计部分采用Keil4完成。
可供需要的人参考。
一、毕业设计(论文)的内容运用所学的数字逻辑电路、模拟电子电路、单片机、测控电路等的基本知识,设计并制造一个非接触式红外线测温仪。
该系统以单片机为核心,外接其他外围电路组成。
二、毕业设计(论文)的要求与数据(与上述文字空1~行)要求所设计的系统具有下面功能:1.非接触式温度测量,温度测量范围至少包括-20℃---150℃2.温度显示,分辨率0.1℃3.可干电池供电,电量低时可显示或报警提示4.可扩展(如精确测量目标距离等)。
2015/5/11 19:14:41 9.73MB 毕业设计 单片机
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(解压后,文件名中的_修正为.号)vc++写的一、实验目的1、深入掌握视音频的基本参数信息2、掌握ffmpeg编译环境配置3、掌握和熟悉提取视音频文件的基本方法二、实验要求1、对ffmpeg的编译环境进行配置;
2、对一个视频文件,提取基本信息(例如,封装格式,码流,视频编码方式,音频编码方式,分辨率,帧率,时长等等),并输出为txt文档。
结果与MediaInfo的信息对比,并截图;
3、对该视频文件,提取视频信息,保存为yuv格式。
结果利用yuv播放器播放并截图;
4、对该视频文件,提取音频信息,保存为wav格式。
结果利用adobeaudition播放并截图。
2020/3/8 11:38:32 109.97MB FFmpeg
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SDSM统计降尺度模型,用于将GCM全球气候模式数据或CMIP5数据提高空间分辨率,使其使用于区域研究,在未来气候变化研究中广泛使用。
2016/6/26 23:09:20 3.96MB SDSM模型 降尺度 统计降尺度
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稀疏表示波达方向(DOA)估计算法具有分辨力高等优点,但是对阵元个数要求高、低信噪比时估计功能恶化严重,不利于在实际系统中应用。
为此,提出一种基于实信号特点的稀疏表示波达方向估计算法。
首先,建立实值稀疏表示的DOA估计模型,能够将阵元数虚拟加倍;
其次,利用正交三角分解对估计模型变型,从而改善低信噪比时的估计功能;
最后,利用正交匹配追踪算法得到估计结果。
仿真实验结果表明,相对传统稀疏表示算法,具有更低的估计误差和更好的实时性,在实际工程中应用前景广阔。
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本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者,以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。
面对大量的机器学习算法,初学者通常会问自己一个典型的问题:「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案,比如:数据的大小、质量及性质可用计算时间任务的急迫性数据的使用用途在没有测试过不同算法之前,即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法功能最好。
我们并不提倡一步到位,但是我们确实希望根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。
机器学习算法速查表可帮助你从大量算法之中筛选出解决你的特定问题的算法,同时本文也将介绍如何使用该速查表。
由于该速查表
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡