对典型二阶系统的模糊控制与传统PID控制分别用matlab编程,进行性能比较,作出对比曲线。
2025/1/10 5:49:01 411KB MATLAB仿真 模糊控制 PID 对比曲线
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最顶级的压缩软件,比7-zip等压缩率还要高,对比了paq8p,paq8pxd等格式,还是这个最好,并且比早期版本压缩率更高一些。
2025/1/7 8:36:52 182KB paq8px
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人脸识别,图片与人脸进行对比。

2025/1/6 0:14:39 11.68MB 人脸对比
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除了光流配准之外,还有其他配准方法,可以作对比。
具体使用方法可以看readme。
2025/1/4 22:02:01 22KB matlab 光流法 配准
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Matlab,imu时域积分与频域积分,加速度求速度位移对比
2025/1/3 1:38:04 4KB matlab imu 加速度
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综合性实验:题目名称 决战Linux(1)题目关键字 LAMPLNMP题目录入时间 2015-4-2822:16:03题目内容 在LAMP、LNMP等环境下,任意挑选下列2种或以上动态网页语言,写出一个页面,读取MYSQL实验中的数据表数据。
(PHP,JSP,Perl,Python,Ruby,Go,ASP.NET)注意:不同的动态网页语言,所要求的具体环境有可能不同,需要自行搭建。
该实验为综合性实验,最终需要提交综合性实验报告。
报告提纲大致如下:1、实验步骤描述(有图有真像)(1)第一种动态语言a、实验环境描述b、系统架构图c、相关配置总结d、核心代码总结e、页面效果截图(2)第二种动态语言(3)第三种动态语言以下同。
2、实验总结(有对比有分析有感想)题目创建人 题目注释
2025/1/2 17:45:05 5.33MB 华农 linux 综合性实验 代码
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《CabalOnlineUpdaterMaster:登陆器自动更新与补丁制作源码详解》CabalOnline,又称为《惊天动地》,是一款深受玩家喜爱的3D动作角色扮演游戏。
为了保持游戏的稳定运行和功能更新,开发团队通常需要提供一个有效的自动更新系统,以便玩家能够及时获取最新的游戏补丁。
本项目,名为"Cabal-online-updater-master",正是这样一个自动更新程序的源代码,它基于VC++2012开发,并已成功编译,为游戏开发者和爱好者提供了完整的开源解决方案。
一、登陆器自动更新机制登陆器自动更新是游戏客户端启动前的关键步骤,它确保了玩家始终运行的是最新版本的游戏。
Cabal-online-updater-master实现了这一功能,通过检查服务器上的更新文件并与本地版本进行对比,如果发现有新版本,程序会下载并替换旧的文件,保证玩家在下次启动时获得更新后的游戏体验。
这一机制大大降低了用户手动查找和安装更新的繁琐过程,提高了用户体验。
二、补丁制作流程补丁制作是游戏更新的核心部分,它涉及将新的游戏数据或修复内容打包成可下载的文件。
Cabal-online-updater-master中的源码详细解释了如何生成这些补丁。
开发者需要确定哪些文件发生了变化,然后只对这些变动的文件进行打包,减少了更新文件的大小,加快了下载速度。
同时,补丁制作还考虑了文件的校验和,确保更新的准确性。
三、VC++2012技术应用该项目使用了Microsoft的VisualC++2012编译环境,这是一种强大的C++开发工具,支持C++11标准,包含丰富的库函数和调试工具。
VC++2012的使用使得代码更易于管理和维护,同时也能实现高效的性能优化。
源码中的编程实践展示了如何利用C++语言特性来构建高效、稳定的自动更新系统。
四、源码结构与功能模块在解压的"Cabal-online-updater-master"文件夹中,我们可以找到项目的主要组成部分,包括源代码文件(.cpp和.h)、资源文件(如图标和配置文件)以及编译脚本。
源码通常分为以下几个关键模块:1.更新检查模块:负责与服务器通信,获取最新的版本信息。
2.文件下载模块:下载必要的更新文件,可能包含断点续传和错误重试机制。
3.补丁应用模块:解析并应用下载的补丁,更新本地文件。
4.用户界面模块:提供友好的交互界面,展示更新进度和状态。
通过研究这些模块,开发者可以深入理解自动更新系统的架构和工作原理,并可根据需求进行定制化修改。
总结:"Cabal-online-updater-master"项目为游戏开发者提供了一套全面的登陆器自动更新和补丁制作解决方案。
通过阅读和学习源码,不仅可以了解自动更新系统的实现细节,还能掌握VC++2012在实际项目中的应用技巧,对于提升游戏开发能力具有显著帮助。
无论你是初学者还是经验丰富的开发者,这个开源项目都值得你投入时间去研究和探索。
2025/1/1 12:07:14 1.23MB cabal 惊天动地 软件自动更新
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本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件,得到均方误差,并画出预测数据和原数据的对比图。
2024/12/31 8:14:24 2KB BP神经网络
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为了方便汽车维修企业更好的选择合适自己的管理软件,本文档对目前国内主流的五大汽车维修管理软件品牌,进行了试用测试,并根据每一款软件的实际测试情况,对比并整理。
2024/12/27 9:52:57 2.98MB 汽车维修 管理软件
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这是opencvsvm图像分类的整个工程代码,在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里,需要的可以下载,自己在找训练图片写代码花了很多时间,下载完后自行解压,训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959,projectdata文件夹直接放在D盘就行,里面存放训练的图片和待测试图片,以及训练过程中生成的中间文件,现在这个下载object_classfication_end则是工程文件,我用的是vs2010打开即可,下面工程里有几个要注意的地方:1、在这个模块中使用到了c++的boost库,但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用,这个版本以下的就不能用了,直接运行就会出错,这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改,所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的,由于不同的执行阶段中间结果有很多个,例如:训练图片聚类后所得到单词表矩阵,svm分类器的训练的结果等,中间结果的产生是相当耗时的,所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来,下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入,但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取,那就肯定报错,因为输入流不支持直接对矩阵的操作,所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候,如果输入的图片太小,或者全为黑色,当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码,发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵,即该矩阵的行列数都为0,所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断,如果该矩阵行列数都为0,那么该图片直接跳过。
2024/12/26 7:01:54 37.36MB SVM图像分类
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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