assimp5.0.1最新版本，使用cmake3.11编译好的文件，包含dll，lib，环境是使用VS2017，debug+win32，用于开发OpenGL项目等,头文件的下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_36696486/12161232
2024/11/21 11:46:29
108.91MB
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具有转弯导航功能的免费，快速，详细和完全离线的地图-受到全球6500万旅行者的信赖。
离线地图保存移动数据，无需互联网。
永久免费里面的所有地图和所有功能都是免费的。
永远是，永远是。
导航在世界任何地方使用驾驶，步行和骑自行车导航。
令人难以置信的详细说明兴趣点（POI），远足径和其他地图上缺少的地方的方向。
最新每天都有数百万OpenStreetMap贡献者更新地图。
OSM是GoogleMaps，Mapquest和Waze的开源替代方案。
快速可靠离线搜索，GPS导航以及优化的地图可有效节省存储空间。
书签保存您喜欢的位置并与朋友分享。
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2024/10/31 15:24:29
178.94MB
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山梨酸钾是一种常用防腐剂，应用非常广泛，但食用过量会严重危害人体健康。
研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性，山梨酸钾水溶液荧光特征峰为λex/λem=375nm/485nm，山梨酸钾和橙汁的混合溶液除了存在此荧光特征峰，还有一个侧峰λex/λem=470nm/540nm。
在混合溶液中，橙汁和山梨酸钾的荧光特性相互干扰，加大了山梨酸钾浓度检测的难度。
为准确测定混合溶液中山梨酸钾的浓度，采用微粒群算法优化的误差逆向传播(PSO-BP)神经网络对其进行检测。
3组预测样本的平均回收率为98.97%，PSO-BP神经网络能够精确测定混合溶液中山梨酸钾的质量浓度范围为0.1~2.0g/L。
预测结果表明荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的方法能有效地检测山梨酸钾在橙汁中的浓度。
研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性，山梨酸钾水溶液荧光特征峰为λex/λem=375nm/485nm，山梨酸钾和橙汁的混合溶液除了存在此荧光特征峰，还有一个侧峰λex/λem=470nm/540nm。
在混合溶液中，橙汁和山梨酸钾的荧光特性相互干扰，加大了山梨酸钾浓度检测的难度。
为准确测定混合溶液中山梨酸钾的浓度，采用微粒群算法优化的误差逆向传播(PSO-BP)神经网络对其进行检测。
3组预测样本的平均回收率为98.97%，PSO-BP神经网络能够精确测定混合溶液中山梨酸钾的质量浓度范围为0.1~2.0g/L。
预测结果表明荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的方法能有效地检测山梨酸钾在橙汁中的浓度。
2024/10/25 21:48:04
4.37MB
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TrimbleeCognitionDeveloper9.0.1使用完美，能够导出分类结果之类的，不是试用版
2024/10/18 17:10:25
123.33MB
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搭建了一套基于Photo-CELIV测量载流子迁移率的实验系统。
采用Nd3+YAG脉冲激光器作为诱导光源，在1~20Hz的工作频率下，实验系统可输出波长为532nm、脉宽为10ns的激光脉冲，其能量在0.1~1mJ范围内可调，光斑直径小于2mm，激光器持续工作5h后的能量不稳定度为±8%。
该研究为半导体材料载流子迁移率的测量提供了一定的参考。
采用Nd3+YAG脉冲激光器作为诱导光源，在1~20Hz的工作频率下，实验系统可输出波长为532nm、脉宽为10ns的激光脉冲，其能量在0.1~1mJ范围内可调，光斑直径小于2mm，激光器持续工作5h后的能量不稳定度为±8%。
该研究为半导体材料载流子迁移率的测量提供了一定的参考。
2024/10/10 10:03:35
2.46MB
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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
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