转速、电流双闭环直流调速系统和调节器的工程设计方法,双闭环直流调速系统的数学模型和动态性能。
2024/9/1 3:32:31 6.48MB 电力拖动自动控制
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在Winform中,使用XML文件实现多语言切换(简体中文,繁体中文,英文),可以同时切换所有打开的窗口的语言,程序对可能出现的异常情况都进行了处理,具有更好的性能
2024/8/31 16:54:20 85KB C#多语言 Winform XML多语言
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JAVA并发编程实践中文版英文版原书源码带书签java_concurrency_in_practice.pdf英文版还是不错的,但是中文版的译者典型的没有技术功底,介绍上说什么专家,我日,他妈狗屁,翻译的非常差劲,有些句子都不通顺,都不知道自己去理解,直接就放在书上,你丫有没有良知,书籍是什么,是希望,是神圣的,你们这些译者简直就是在犯罪,不过要是英文功底不好,还是建议买本看吧,谁让你英文水平不如他们呢《JAVA并发编程实践》随着多核处理器的普及,使用并发成为构建高性能应用程序的关键。
Java5以及6在开发并发程序中取得了显著的进步,提高了Java虚拟机的性能以及并发类的可伸缩性,并加入了丰富的新并发构建块。
在《JAVA并发编程实践》中,这些便利工具的创造者不仅解释了它们究竟如何工作、如何使用,还阐释了创造它们的原因,及其背后的设计模式。
JAVA并发编程实践英文版很不错,运用了n多知识。
2024/8/31 13:39:04 41.25MB 并发 编程
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已经安装成功,文件包含破解文件,如遇到安装问题,可直接回帖。
汽车仿真分析GT-SUITE.v7.5是由美国GammaTechnologies公司开发的汽车仿真分析系列套装软件。
主要应用于车辆设计、参数分析、各种行驶情况下耗油量和噪声的计算,同时还可以用于发动机性能评估、冷却系统性能评估等。
在竞争激烈的汽车行业,使用GT-SUITE系列软件可以明显地缩短设计开发周期、降低生产成本。
资料仅供学习使用,如用于商业目的造成的任何影响,后果自负。
2024/8/30 21:24:41 134KB GT suite7.5 软件下载
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到靶能量和光斑分布参数是评价高能激光系统性能指标的重要参数,为准确测量中红外高能激光系统远场能量和功率密度的时空分布,采用热吸收和光电探测相结合的测量方法,研制了可用于大面积、长脉冲中红外高能激光测量的复合式光斑探测阵列。
探测阵列由石墨热吸收单元和PbSe光电探测器阵列、信号调理放大电路、数据采集单元和信号处理单元等几部分组成,有效测量面积为22cm×22cm,光斑测量空间分辨率为2.2cm,时间分辨率为20ms,能量测量不确定度小于10%,功率密度测量不确定度小于15%。
采用该系统,可实现高能量、大面积中红外高能激光光斑参数的综合测量。
2024/8/30 19:09:14 4.48MB 探测器 中红外激 探测阵列 光电量热
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1.代码实现PreflowPush最大流算法2.代码实现Edmonds最大流算法3.讨论两个算法的运行性能
2024/8/30 17:16:56 4KB python
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分析了LogGabor滤波器的性能,详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法,在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法,在确定有效区域并归一化后,通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域,在频域进行logGabor滤波,最后在滤波图像中提取特征,并与传统方法作了比较。
实验结果表明,所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法,提高了指纹识别的准确率。
2024/8/30 8:06:55 373KB Log Gabor
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验证发射分集和接收分集性能1.理论分析上述两种分集技术的特性和实现原理2.基于Matlab仿真两种方案的BER性能曲线(BPSK调制)2×1的Alamouti空时码1×2的MRC接收分集3.在上述BER曲线结果中加入2×2Alamouti空时码性能曲线,并对各曲线进行对比分析。
2024/8/30 7:09:44 58KB 通信原理 matlab Alamouti mrc
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利用计算机自动识别字符的技术,是模式识别应用的一个重要领域。
人们在生产和生活中,要处理大量的文字、报表和文本。
为了减轻人们的劳动,提高处理效率,50年代开始探讨一般文字识别方法,并研制出光学字符识别器。
60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。
60年代后期,出现了多种字体和手写体文字识别机,其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。
如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。
70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机,并着重于汉字识别的研究。
2024/8/29 21:49:14 2.08MB C# 文字识别
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基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是,在使用汉明距离排序时,散列中的量化通常会降低判别能力。
此外,对于大规模的视觉搜索,现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索,而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题,本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表,并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表,引入了查询自适应按位加权,以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看,针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引,在该哈希表上,提出了特定于查询的排名融合,以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明,与最新方法相比,该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11%和20.28%的性能提升。
2024/8/29 18:15:06 896KB Locality-sensitive hashing; hash code
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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