[其它] BlazorApp:BlazorApp-源码

说明：BlazorApp:BlazorApp
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[其它] 基于频域单快照压缩感知的到达方向估计和信号恢复

说明：到达方向（DOA）估计和信号恢复是水下目标定位，跟踪和识别的基础。基于压缩传感理论，提出了一种使用接收阵列的单快照处理进行DOA估计和源信号恢复的方法将接收到的阵列信号转换到频域，并将频域中的单个快照数据视为压缩感知的测量数据。根据频率，搜索方向和阵列流形，将超完备的阵列流形作为通过基本追踪方法对目标信号和搜索方向的功率进行估计，以完成DOA估计和信号恢复。仿真结果表明，该方法具有优于最小目标的优点。方差无失真响应（MVDR）方法，包括改进的抗噪声能力，需要更少信号的相关系数高达0.89。在真实
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[其它] Crestron-Community-Resources:社区生成的与Crestron系统一起使用的资源的集合-源码

说明：快思聪社区资源 社区免费提供的与Crestron系统一起使用的资源的集合 觉得这里应该有东西吗？ 使用相关信息创建，我们将为您添加！ 控制系统 框架/模板 开源Crestron框架，可以将其配置为能够运行多种系统设计的独立程序 图书馆 有助于从SIMP过渡到SIMPL＃Pro的帮助程序库列表 例子 参考GitIgnore文件以简化向快思聪控制系统的Git过渡 影片 前端 框架/模板 使用Svelte框架，Rollup和Eruda的Crestron CH-5应用程序的项目模板和构建管道 用于
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[其它] ATACoffee-Frontend-源码

说明：ATACoffee-Frontend Kami tim ATA membuat aplikasi web penjualan kopi yang bertujuan untuk memudahkan penjualan，membantu memperluas bisnis dan membantu merekap data penjualan。 Aplikasi Web Coffee Shipe ini mempunyai 2角色访问yakni客户（多用户）dan收银员。 Pada intin
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[其它] data_struct:数据结构练习代码-源码

说明：#data_struct 数据结构练习
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[其它] ESP32_Mega_Session-源码

说明：ESP32_Mega_Session 第一天（2021年2月24日）： 我们的电子俱乐部定制ESP32开发板的规格 ESP32设置安装 用简单的草图测试安装 关于进一步会议的简介 第一天的资源： 第二天： 快来了.................... 对于初学者：（下面提供的资源可让您开始使用电子产品，尝试电路等） 电子基础：（涵盖基本概念和组件工作） 的Arduino 101： 您可以在Arduino基础知识网中找到最好的文章之一（还介绍了套件中某些组件的用途） 也有ES
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[其它] challenge-源码

说明：挑战
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[其它] blog:我的第一个Java博客项目！-源码

说明：博客 我的第一个Java博客项目！
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[其它] cuckoo-filter:布谷鸟过滤器去工具。 config by you布谷鸟过滤器的Go实现，可以定制化过滤器参数-源码

说明：布谷鸟过滤器 布谷鸟过滤器去工具。 由您配置 从移植 概述 布谷鸟过滤器是布隆过滤器的替代品，用于近似的集合成员查询。 布隆过滤器是众所周知的节省空间的数据结构，可用于诸如“项目x是否在集合中？”之类的查询，但它们不支持删除。 为了进行删除（例如对布隆过滤器进行计数），它们的差异通常需要更多的空间。 布谷鸟过滤器提供了灵活地动态添加和删除项目的功能。 布谷鸟过滤器基于布谷鸟哈希（因此被称为布谷鸟过滤器）。 从本质上讲，它是一个布谷鸟哈希表，用于存储每个键的指纹。 布谷鸟哈希表可以非常紧凑，因此
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[其它] Estudos:资源库-源码

说明：Bem Vindo（a）一个女孩！ 信息比索 Nome：Caio Henrique Cordeiro Lins 依达德（Idade）：25阿诺斯（Anos） 本地化：Paulista-PE，巴西 UFRPE的Cursando Licenciatura emComputaçãona 领英（LinkedIn）： 储存库 条件储存库和项目储存库。 求婚消息： 阿根廷国家大学的Anotaçõessobre o que venho estudando。 Arquivosusádospara t
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[其它] ssw555b_team7:Team 7 for SSW555B的存储库-源码

说明：简介：SSW-555团队7的存储库（软件开发的敏捷方法） 作者：Emayavaran Pandarakutty，Jonathan Sebast，Suresh Murali，Veena Somashekarappa。
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[其它] 一种基于模态域波束形成的水平阵被动目标深度估计

说明：水面水下目标分辨与识别一直是被动声呐探测领域的难题.利用一种水平阵模态域波束形成算法获得己知方位目标声源的各阶模态强度,将其与不同深度的各阶参考模态强度进行匹配,最终实现了对声源的深度估计.仿真结果表明,该算法可以在信噪比为-10 dB的情况下,用300Hz带宽的信号样本,实现对声源深度的有效估计.系统分析了不同参数和不同波导条件对该方法目标深度估计性能的影响.其中,阵元数越多,模态样本数越多,计算频段越宽,方位估计精度越高,有效阵长越长,深度估计的性能越好.阵元间距和波导深度的变化不会影响该方
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