在立体空间内根据散点信息剖分三角形的算法,有详细的中文注释。
实际上是剖分四面体(四个顶点组成的立体)使用Delaunay3Ddelaunay=Delaunay3D.Triangulate(Listvertices)方法计算。
使用delaunay.Edges和delaunay.Triangles获得边和三角形的信息。
使用delaunay.Tetrahedra获得剖分的四面体的信息。
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提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明,与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比,该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
2024/5/20 18:55:43 1.15MB over—exposed region detection; L2
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对某信号进行3层小波包分解并重构,提取方差,获得信号特征。
2024/5/20 10:58:06 1KB 小波包
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AngularHosting该项目是使用版本11.2.2生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件,该应用程序将自动重新加载。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest以通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e通过执行端到端测试。
进一步的帮助要获得有关AngularCLI的更多帮助,请使用nghelp或查看“页面
2024/5/20 0:28:27 151KB TypeScript
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借国庆长假的机会写了这篇长文,全面地整理了个人从虚拟化到云计算各个层面的看法。
主要的内容涉及虚拟化、虚拟化管理、数据中心虚拟化、云计算、公有云与私有云、以及开放源代码。
本文的全部内容均属于作者的个人观点,而不代表任何公司的观点。
欢迎讨论。
虚拟化是指在同一台物理机器上模拟多台虚拟机的能力。
每台虚拟机在逻辑上拥有独立的处理器、内存、硬盘和网络接口。
使用虚拟化技术能够提高硬件资源的利用率,使得多个应用能够运行在同一台物理机上各自拥有彼此隔离的运行环境。
虚拟化的也有不同的层次,例如硬件层面的虚拟化和软件层面的虚拟化。
硬件虚拟化指的是通过模拟硬件的方式获得一个类似于真实计算机的环境,可以运行一个完整的操
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自适应光学系统的光路通常包含很多光学器件,而各光学器件存在加工误差、装调误差和非均匀热变形等,这些因素会对光束质量产生影响,因此系统内光路相位畸变的校正对获得好的光束质量至关重要。
然而系统光路较长时,激光在传输过程中的衍射效应会对内光路相位畸变的校正效果产生重要影响。
模拟了离焦和像散等实际应用中存在的主要畸变在不同衍射(以菲涅耳数表征)和像差大小下的校正效果。
研究表明:校正效果随着衍射的增强而变差,校正效果良好的菲涅耳数范围为Nf>11;
随着像差的增大相位校正效果变差。
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斯诺登这个小工具可让用户在新的或更新的Github拉取请求中包含一个或多个他们观看的文件或文件夹时得到通知,以便他们可以查看对其所做的更改。
依存关系转到>=1.7该程序旨在与结合使用。
查看其文档以了解有关如何安装和配置它的更多信息。
您还需要将Snowden注册为Slack应用程序,以获得发送消息所需的凭据。
有关更多信息,访问。
用法下载安装Snowden的安装程序:gogetgithub.com/svera/snowden创建一个配置文件etc/webhook/snowden.yml。
您可以以提供的snowden.sample.yml为例。
将以下内容添加到webhooks的hooks.json配置文件中并启动它:[{"id":"snowden","execute-command":"/path/to/snowden/executable","command-working-directory":"/path/of/working/directory",
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报道了1064nm单频激光抽运的KTP晶体外腔单谐振光参量振荡器(OPO),获得了波长为2.05μm的纳秒激光脉冲输出。
在平-平腔中,将2块II类相位匹配KTP晶体按走离补偿方式放置,在400Hz重复频率下,抽运单脉冲能量达到5mJ时获得了单脉冲能量为0.9mJ的2.05μm信号光输出,其脉宽约为3.7ns,对应抽运光-信号光转换效率约为18%,光束质量因子M2在x、y方向分别为2.08、3.03。
2024/5/16 6:05:39 5.57MB 非线性光 光参量振 2 μm激光
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hog_svm采用Python实现训练,同时在训练的过程中提取hardexample进行进一步训练,获得了较为理想的效果,当然如果需要进一步优化还是有较大优化空间的。
2024/5/15 10:17:38 1.84MB hog+svm python训练
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带隔离的DC-DC变换器基本的DC-DC变换器输出与输入之间存在直接电联系反激变换器通过变压器先将电网电压整流滤波得到初级直流电压,再通过斩波或逆变电路将直流电变换成高频的脉冲或交流电,在经过高频变压器将其变换成合适电压等级的高频交流电,最后将这高频交流电整流滤波获得负载所需的直流电压。
(注:打开时注意是否有Powergui,如无添加即可,否则无法允许)
2024/5/14 11:05:06 49KB 反激变换器 MATLAB Simulink仿真模型
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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