通过osgeo4w安装包下载QGis编译所需的环境库，如Qt、Python、Grass、Qwt等
2026/1/1 14:18:46
884KB
高血压和肾脏疾病计算器由本·胡珀（BenHooper）编写在这里演示##系统要求和安装节点（npmCLI）\克隆存储库后，请运行：npminstall下载项目包依赖项。
##运行应用程序要在本地主机上运行应用程序，请运行：npmstart##构建应用程序要构建应用程序，请运行：npmrunbuild##测试应用程序要运行配置的测试，请运行：npmtest
##运行应用程序要在本地主机上运行应用程序，请运行：npmstart##构建应用程序要构建应用程序，请运行：npmrunbuild##测试应用程序要运行配置的测试，请运行：npmtest
2026/1/1 10:38:42
36KB
luciphor_dtaselect_integrator该程序将Luciphor（PTM本地化评分算法）的结果集成到DTASelect输出文件中。
输入：luciphor输出文件（-luc）dtaselect输出文件（-dta）localLFR阈值[可选]（-lflr）globalLFR阈值[可选]（-gflr）输出：它覆盖了DTASelect文件上的PSM序列，这些序列通过了荧光体输出上的阈值（如果可用）。
它还为仅通过荧光分数得分阈值并且相对于原始PSM序列更改任何PTM本地化的PSM添加了3个新列（“original_sequence”，“globalFLR”和“localFLR”）。
将原始DTASelect文件备份到一个新文件，该文件的名称末尾添加“_original”。
输入：luciphor输出文件（-luc）dtaselect输出文件（-dta）localLFR阈值[可选]（-lflr）globalLFR阈值[可选]（-gflr）输出：它覆盖了DTASelect文件上的PSM序列，这些序列通过了荧光体输出上的阈值（如果可用）。
它还为仅通过荧光分数得分阈值并且相对于原始PSM序列更改任何PTM本地化的PSM添加了3个新列（“original_sequence”，“globalFLR”和“localFLR”）。
将原始DTASelect文件备份到一个新文件，该文件的名称末尾添加“_original”。
2026/1/1 10:13:12
81KB
Toinvestigatehowquantumeffectsmightmodifyspecialrelativity,wewillstudyaLorentztransformationbetweenclassicalandquantumreferenceframesandexpressitintermsofthefour-dimensional(4D)momentumofthequantumreferenceframe.Thetransitionfromtheclassicalexpressionofthe
2026/1/1 9:17:51
157KB
SketcherUp导出.x文件插件Directx3DRadExporter.rbs，绝对可用！下载下来后，放到SU安装文件的Plugins文件夹内，然后打开SU，工具栏Plugins-＞3Drad-＞ExportasgenericDirectxflie，即可完美导出.x文件，包括材质。
2026/1/1 7:49:13
39KB
当然这种架构模式本身的一些问题也会在接下来的内容就加以介绍，另外就是如果大家有什么不同观点的话，欢迎拍砖（只要不打脸就行，呵呵）。
一.MVC是谁提出的模型－视图－控制器（MVC）是XeroxPARC在八十年代为编程语言Smalltalk－80发明的一种软件设计模式，至今已被广泛使用。
最近几年被推荐为Sun公司J2EE平台的设计模式，并且受到越来越多的使用ColdFusion和PHP的开发者的欢迎。
模型－视图－控制器模式是一个有用的工具箱，它有很多好处，但也有一些缺点。
二.MVC是否适合进行大项目的开发MVC框架肯定是适合于做大项目开发的，但并不是说有了MVC框架我们就可以开发大项目，听起来有些
一.MVC是谁提出的模型－视图－控制器（MVC）是XeroxPARC在八十年代为编程语言Smalltalk－80发明的一种软件设计模式，至今已被广泛使用。
最近几年被推荐为Sun公司J2EE平台的设计模式，并且受到越来越多的使用ColdFusion和PHP的开发者的欢迎。
模型－视图－控制器模式是一个有用的工具箱，它有很多好处，但也有一些缺点。
二.MVC是否适合进行大项目的开发MVC框架肯定是适合于做大项目开发的，但并不是说有了MVC框架我们就可以开发大项目，听起来有些
218KB
三维（3D）的感知质量评估具有挑战性。
在这项研究中，我们提出了一种基于双目能量响应的立体图像质量评估指标。
更具体地说，我们首先构造原始图像和失真图像的双目能量响应，然后将它们之间的相似性作为图像质量度量（IQM）进行度量。
然后，双眼React和双眼掩膜成分分别用于调节IQM。
最后，通过考虑每个组件的重要性，将两个评估结果非线性地集成到总分中。
实验结果表明，与现有的相关度量相比，所提出的度量与立体图像的主观评估具有更高的一致性。
在这项研究中，我们提出了一种基于双目能量响应的立体图像质量评估指标。
更具体地说，我们首先构造原始图像和失真图像的双目能量响应，然后将它们之间的相似性作为图像质量度量（IQM）进行度量。
然后，双眼React和双眼掩膜成分分别用于调节IQM。
最后，通过考虑每个组件的重要性，将两个评估结果非线性地集成到总分中。
实验结果表明，与现有的相关度量相比，所提出的度量与立体图像的主观评估具有更高的一致性。
1.85MB