安装过程:双击安装好后在ArcMapGIS点击customize-----点commands-----menus----addfromfile-----找到你安装patchanalyst的文件夹---选patchanalyst.dll和patcht.dll-----menus里选patch和patchgrid拖动到菜单栏。
2024/6/18 22:02:24 1.98MB 景观空间格局 插件 Patch Analyst arcgis
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HGM2001消防应急广播设备使用说明书.pdf
2024/6/18 10:58:15 8.49MB HGM
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CodeSmithGenerator7.0.2.15174官方最新破解版原版程序+注册机+教程(包含图文教程)
2024/6/16 1:23:51 24.91MB CodeSmith
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make#遇到下面错误:make[2]:***[modules/highgui/CMakeFiles/opencv_highgui.dir/src/cap_ffmpeg.o]Error1make[1]:***[modules/highgui/CMakeFiles/opencv_highgui.dir/all]Error2make:***[all]Error2解决办法:通过查看make过程中的错误知道,问题出在OpenCV-2.3.0/modules/highgui/src/cap_ffmpeg_impl.hpp文件中,参考https://code.ros.org/trac/opencv/ticket/1020中ffmpeg_build.patch和ffmpeg_build_2.patch对cap_ffmpeg_impl.hpp文件中的出错变量进行替换,附件是改好的cap_ffmpeg_impl.hpp,可直接替换同名原文件。
重新执行cmake、make步骤,此时成功编译不再出错。
然后执行sudomakeinstall命令安装。
安装过程没有出问题。
2024/6/15 22:48:13 42KB cap_ffmpeg_impl
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本文详细讲解了QRC寄生参数提取工具的使用,以及对后端版图电路的分析,另外还包括ict文件的编写。
2024/6/15 18:11:16 1.93MB QRC ICT
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MachineLearningSystems:Designsthatscaleisanexample-richguidethatteachesyouhowtoimplementreactivedesignsolutionsinyourmachinelearningsystemstomakethemasreliableasawell-builtwebapp.
2024/5/29 14:45:44 10.6MB MachineLearn Java
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CONTENTPART1BASICSOFINFERENCEOVERNETWORKSCHAPTER1AsynchronousAdaptiveNetworksCHAPTER2EstimationandDetectionOverAdaptiveNetworksCHAPTER3MultitaskLearningOverAdaptiveNetworksWithGroupingCHAPTER4BayesianApproachtoCollaborativeInferenceinNetworksCHAPTER5MultiagentDistributedOptimizationCHAPTER6DistributedKalmanandParticleFilteringCHAPTER7GameTheoreticLearningPART2SIGNALPROCESSINGONGRAPHSCHAPTER8GraphSignalProcessing.CHAPTER9SamplingandRecoveryofGraphSignalsCHAPTER10BayesianActivelearningonGraphs.CHAPTER11DesignofGraphFiltersandFilterbanksCHAPTER12StatisticalGraphSignalProcessing:StationarityandSpectralEstimationCHAPTER13InferenceofGraphTopologyCHAPTER14PartiallyAbsorbingRanclomWalks:AUnifieclFrameworkforLearningonGraphsPART3DISTRIBUTEDCOMMUNICATIONS,NETWORKING,ANDSENSING.....
2024/5/24 22:32:11 27.96MB Signal Proce
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用MATLAB生成达到出版质量的图形-export_fig.zip本帖最后由stellari于2013-5-2816:03编辑MATLAB的绘图功能非常强大,但是有两个突出的问题:1、导出的图片质量不高;
2、有时导出图片和figure中实际所见并不一致。
所以导致大家正式发表专业文章时不经常用MATLAB作为首选的绘图软件。
其实,只要解决了上面的两个问题,MATLAB也是可以生成能够达到出版水平的图形的。
简介export_fig(见附件)就是一个能够解决上述问题的工具包。
首先,问题1的主要原因是MATLAB的默认绘图渲染器较为原始,所以画出的线条都有很明显的锯齿。
而用export_fig导出的图片,所有的线条和文字都是经过抗锯齿处理的,所以视觉效果极佳;
至于问题2,export_fig会严格按照figure上显示的内容去导出,是真正意义上的所见即所得。
而且用export_fig导出的图片不会有MATLAB默认导出时那么大的白边,而是保证白边的范围仅能容纳坐标轴和title,xlabel,ylabel,这样使得图片的尺寸减小,排版更方便。
下两图选得虽然不是很有代表性,但是依然可以看出export_fig截出的图中白边大量减少,并且有非常先进的抗锯齿处理(比如,上图的红线在1-2范围内有很明显的锯齿,下图则几乎没有。
坐标轴上的数字也是如此)。
背景中的网格也由虚线变成了“淡实线”,更符合现代制图的审美观。
figure中直接选择save的结果:test1_1.pngfigure中选择save的保存结果export_fig的结果:test2_2.pngexport_fig的保存结果使用方法export_fig的使用方法很简单,解压附件中的文件,然后将得到的所有文件放入某目录中,再将该目录添加至MATLAB的搜索路径中。
导出图片时,输入export文件名即可将当前figure中的图输出至文件中。
export_fig能够自动识别文件名的扩展名,并保存成相应的格式。
注意如果需要导出pdf或eps格式的话,需要下载并安装ghostscript,具体可以参见export_fig的发布页http://www.mathworks.com/matlabc...nge/23629-exportfig题外话其实不要小看MATLAB。
MATLAB其实隐藏了一个非常强大的绘图模式:HG2。
这个模式平时是隐藏的,只能在MATLAB启动时通过附加参数的形式开启,即可以将MATLAB的快捷方式中的指向目标由"...\...\MATLAB\R2013a\bin\MATLAB.exe"改为"...\...\MATLAB\R2013a\bin\MATLAB.exe"-hgVersion2(注意hgVersion和2之间有一个空格)然后使用这个快捷方式打开MATLAB。
在界面上没有任何区别,但是当你画出图之后,你会发现一切都不同了。
(下二图转载自undocumentedmatlab.com,左图为普通模式,右图为HG2模式)HG1_plot.png普通(HG1)模式(无责任转载自undocumentedmatlab.com)HG2_plot.pngHG2模式(无责任转载自undocumentedmatlab.com)版本在2010以上,感兴趣的同学不妨一试(版本更早其实也可以尝试)。
当然目前HG2模式尚不稳定,所以并没有向一般用户公开。
不过这很可能是下一代MATLAB的发展方向,说不定R2014a的默认绘图模式就是HG2!总结目前公认最好的图片导出方案还是export_fig。
这个工具包在MATLABCentral上一直下载量排行第一。
这个工具包可以完全替代MATLAB自己的图片导出功能,强烈推荐大家使用。
我本人现在正在写的一篇文章就全部使用export_fig,而没有使用其他任何的绘图软件。
HG2模式应该是MATLAB的未来发展方向,大家可以先尝个鲜。
很有可能在不久的将来就能够在MATLAB中直接生成这种高质量的图像了。
2024/5/23 14:45:49 26KB matlab
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从随机电磁光束的相干和偏振性的统一理论出发,利用交叉谱密度矩阵传输公式,推导出随机双曲余弦高斯(ChG)电磁光束通过透镜后2×2交叉谱密度矩阵的传输解析公式,并用以表示任意两点的互偏振度,即纵向互偏振度(LDCP)和横向互偏振度(TDCP)。
研究表明,随机ChG电磁光束的互偏振度与透镜焦距及随机ChG电磁光束的参数,例如随机ChG电磁光束系数比、离心参数和自相关长度等有关。
随机高斯谢尔模型(GSM)电磁光束通过透镜的互偏振度可作为随机ChG电磁光束离心参数为0的特例得出。
对主要结果用数值计算作了说明,并给出相应的物理解释。
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highgo数据库驱动
2024/5/16 17:31:33 2.24MB 数据库 驱动程序
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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