3.5mm间距连接器KF350-3.52P-15P原理图PCB封装库3D库（AD集成库）,拆分后文件为PcbLib+SchLib格式，AltiumDesigner原理图库+PCB封装库3D视图库，AD库均经测试，可以直接应用到你的项目开发提供项目进度。

基于天津大学场论mooc课程，包括矢性函数、方向导数、梯度、通量、散度、环量、环量面密度、旋度、矢量场的概念、公式与例题。
获取导图原文件https://mm.edrawsoft.cn/homepage.html?visited=953346

MIT_cheetah图纸，国内智擎改进版本，腿长211.5mm版本

用C++编写的单片空间后方交会程序，通过已知航摄仪的内方位元素：fk=153.24mm，x0=y0=0.0mm，摄影比例尺为1:50000；
4个地面控制点的地面坐标及其对应像点的像片坐标来输出像片的外方位元素。

该项目是通过。
试试看！怎么运行的：startDate-提供所需开始日期的查询字符串，格式为MM-DD-YYYY。
此字段是必需的。
numberOfDays=提供整数形式的查询。
此字段是必需的。
输出通过解决以下“鲍勃的香蕉预算”问题，将“totalCost”作为输出呈现：鲍勃每天都在上班途中从同一家杂货店买一根香蕉。
在这家杂货店，香蕉的定价是动态而可预测的：每月的前7天，香蕉的价格为$0.05；
该月的后7天，香蕉的价格为$0.10；
该月的前7天，香蕉的价格为0.15美元；
每月的第7天，香蕉的价格为$0.20；
以及该月之后剩余的任何几天，香蕉的价格为0.25美元。
鲍勃希望建立一个可以让他在任何时间范围内正确预算的工具。
他所需要做的就是提供开始计算的日期以及要计算多少天（包括开始日期），并且工具应告诉他在这段时间内要花费多少。
注意：Bob仅在工作

1. 光源範圍：486nm～656nm2. CCD規格：1/3.6吋(對角線為5mm)3. CCD像素大小為3.12μm×3.12μm4. F/#：1.85～2.85. 有效焦距(EFFL)：2.85～28.5mm6. 畸變(Distortion)0.5　　　　　　50lp/mm＞0.28. 第一面到成像面的總長＜110mm

支持每天、每周、具体时间，结果支持，dd天hh时mm分ss秒、hh:mm:ss、倒计时天数

设计了一个视场角为30°的免散瞳立体成像眼底相机的光学系统。
系统由成像系统和照明系统组成,在成像系统中,设计了新型眼底立体成像光学结构,并加入前置物镜来提高成像分辨率;在照明系统中,通过设置环形光阑来避免角膜反射光的产生,并加入黑点板来消除网膜物镜产生的杂散光。
研究结果表明,该系统不仅可以实现眼底视网膜图像的多角度同步采集,还可以实现眼底视网膜6×106pixel的高清成像。
系统对正常人眼的物方分辨率高于200lp/mm,系统总长为290mm,场曲值小于28μm,畸变仅为-4.9%。
系统具有较强的调焦能力,能对-7~+5m-1屈光度人眼的眼底进行清晰成像。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

基于激光跟踪原理测量自动机臂动态过程的仪器的可行性研究已取得进展，早期研究所形成的技术规范是当阀门工作速度达5m/s时1m3区域中的自动机臂测量精度为±0.1mm。
末端作用器轨迹的X、Y、Z座标的离线估计受到三角计算的影响。

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。