艺术家和设计师：无需编码即可实现您的创意愿景！释放Unity的力量，程序员：在工具箱中添加功能强大的可视状态机编辑器，与脚本接口或使用自定义Playmaker。
::新的支持团结2019.2Beta版::NEW团结2019.1支持::NEW在2018.3嵌套预制支持::新的集成UI操作和事件。
::动作中的新自动转换变量。
::新的性能改进。
::操作的新类别图标。
::新收藏和最近的行动。
::新的新动作属性。
::在直观的图表视图中构建行为。
::拖放操作-没有语法错误！::使用复制/粘贴和模板节省时间。
::访问脚本和第三方插件。
::享受强大的运行时调试::监视状态，变量和事件。
::使用调试流程暂停和倒带时间。
::下载流行插件的动作包::NGUI，2DToolkit，Photon，iTween...::使用自定义动作扩展Playmaker。
::在我们的YouTube频道观看教程。
::加入活跃的在线社区
::新的支持团结2019.2Beta版::NEW团结2019.1支持::NEW在2018.3嵌套预制支持::新的集成UI操作和事件。
::动作中的新自动转换变量。
::新的性能改进。
::操作的新类别图标。
::新收藏和最近的行动。
::新的新动作属性。
::在直观的图表视图中构建行为。
::拖放操作-没有语法错误！::使用复制/粘贴和模板节省时间。
::访问脚本和第三方插件。
::享受强大的运行时调试::监视状态，变量和事件。
::使用调试流程暂停和倒带时间。
::下载流行插件的动作包::NGUI，2DToolkit，Photon，iTween...::使用自定义动作扩展Playmaker。
::在我们的YouTube频道观看教程。
::加入活跃的在线社区
2023/11/14 16:54:53
17.35MB
1
为做到更高相似的三维物理模拟实验,通过对以往结构模型底板的研究改进,提出了条带式组合活动底板与半密闭空间开采模拟技术相结合的实验方法,并将其应用于实际。
实践表明:该方法成功实现了三维模型工作面模拟支架的全过程自动移架、模拟支架管线的有效管理以及覆岩垮落形态的全过程保存等技术创新,极大提高了实验仿真性和准确性,对完善地下煤层开采理论研究、改善实验条件具有一定意义,为该类实验的顺利进行提供了技术参考。
实践表明:该方法成功实现了三维模型工作面模拟支架的全过程自动移架、模拟支架管线的有效管理以及覆岩垮落形态的全过程保存等技术创新,极大提高了实验仿真性和准确性,对完善地下煤层开采理论研究、改善实验条件具有一定意义,为该类实验的顺利进行提供了技术参考。
2023/11/14 12:36:38
732KB
1
1、创建Windows10现代UI应用程序的一组控件(UWP设计)2、支持所有元素和控件中的经典绘图、系统主题和VCL样式3、控件的集合，它基于GDI+矢量图形(控件可以为不同的元素自动使用样式或自定义颜色)4、特殊组件，添加按钮，标签在数控领域的风格形式和改善形式的行为5、改进样式菜单行为的特殊组件+添加alpha混合透明度，样式菜单的壁纸(样式菜单自XE2起工作)6、高dpi(缩放)支持任何缩放因子(100%，125%，150%-200%及以上(“启用高dpi”选项，sinse10Seattle)
2023/11/13 20:26:03
1.11MB
1
提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
2023/11/12 14:58:33
1.13MB
1
实验四：实现一个unix命令解释程序1．在linux中实现一个命令执行程序doit，它执行命令行参数中的命令，之后统计1）命令执行占用的CPU时间(包括用户态和系统态时间，以毫秒为单位)，2）命令执行的时间，3）进程被抢占的次数，4）进程主动放弃CPU的次数，5）进程执行过程中发生缺页的次数2．在linux中实现一个简单的命令解释程序，功能要求：1）同时支持内部命令和外部命令，内部命令支持两个（cd、exit）2）支持后台命令
2023/11/11 17:54:39
2KB
1
这是来自全球知名的专门从事音频和视频流的录制的AudialsAG公司开发的一款功能优秀性能卓越的能帮助用户快速查找、记录、保存、转换和欣赏音乐、电影、广播等操作的新型流媒体录制软件和终极流媒体记录器，得益于增强的功能以及众多的新功能和改进。
2023/11/11 14:35:38
97.72MB
1
本资源包括，基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析matlab代码和最新的国内疫情数据集。
代码已详细备注，具体模型详解见本人博客，大家可以下载交流，略有瑕疵，欢迎指正。
代码已详细备注，具体模型详解见本人博客，大家可以下载交流，略有瑕疵，欢迎指正。
2023/11/9 9:33:43
29.82MB
1
Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinkingbias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinkingbias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.
2023/11/8 23:52:57
1.34MB
1
文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
2023/11/8 11:28:51
463KB
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