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开发技术下载,其它下载列表 第55730页

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[其它] ukm-disdag-源码

说明:关于Laravel Laravel是一个具有表达力,优雅语法的Web应用程序框架。 我们认为,发展必须是一种令人愉悦的创造力,才能真正实现。 Laravel通过减轻许多Web项目中使用的常见任务来减轻开发工作的痛苦,例如: 。 。 用于和存储的多个后端。 直观的表达 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问,功能强大,并提供大型,强大应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛,最全面的和视频教程库,因此轻而易举地开始
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[其它] phaser-3-json-asset-loader-源码

说明: devshareacademy / phaser-3-json-asset-loader Phaser 3的插件,可让您从JSON文件加载资产。
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[其它] 不确定切换奇异时滞系统鲁棒指数容许性分析(英文)

说明:This paper investigates the problem of robust exponential admissibility for a class of continuous-time uncertain switched singular systems with interval time-varying delay.By defining a properly constructed decay-rate-dependent Lyapunov function and
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[其它] STP-540-Group:STP 540组分配-源码

说明:STP-540-Group:STP 540组分配
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[其它] 即时通讯工厂:用于即时通讯应用程序开发和管理的网站-源码

说明:应用工厂 用于Swift应用程序开发的网站
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[其它] 异步切换下离散时间切换奇异时滞系统的镇定

说明:本文关注的是一类具有异步切换时滞状态的时变时滞的离散时间切换奇异系统的状态反馈稳定问题。 这里考虑的异步切换意味着候选控制器的切换时刻滞后于子系统的切换时刻。 引入了失配控制率的概念。 通过使用多重Lyapunov函数方法和平均停留时间技术,首先得出存在一类稳定开关定律的充分条件,以确保在存在异步的情况下闭环系统是规则的,因果的和指数稳定的交换。 稳定开关定律的特征在于失配控制速率的上限和平均停留时间的下限。 然后,通过使用线性矩阵不等式(LMI)技术建立一组与模式相关的状态反馈控制器的对应可解
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[其它] PickACardUI:选择卡片UI-源码

说明:PickACardUI:选择卡片UI
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[其它] swapi-react-query:通过制作SWAPI Web客户端来学习react-query-源码

说明:SWAPIReact查询! 这个项目是 (Star Wars API)的真正基础的Web前端客户端。 为什么? 我写了这个程序来学习 ,所以尝试提出一个很好的用例来学习它。 我需要一个带有大量“服务器状态”的项目,所以我构建了许多组件,这些组件懒散地只是以无组织的方式请求数据。 还有什么其他技术? 使用在构建这个婴儿。 我决定偷工减料。 这是我做出的一些选择: 没有道具检查,我觉得需要速度! 没有路由我总是对我的SPA使用 。 我需要给我的生活增添色彩。 道具钻井我希望能发财致富!
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[其它] 多巴胺-源码

说明:文件夹 实时链接:dopaminecream.art/ 技术/软件 - HTML/CSS - Javascr ipt/jQuery - Bootstrap - Google Fonts - Media Queries - Heroku - Chart.js - Node.js - NPM packages: - express - path 作者 - Kate Birmingham
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[其它] 熊猫挑战:巴特勒执行长训练营的熊猫功课-源码

说明:熊猫挑战 该项目分析了“ Pymoli英雄”游戏中的最新购买数据。 此代码使您可以查看列表的快照,将购买者信息分为性别和年龄等类别。 此外,该代码使您可以直接查看所购买的商品,以确定最受欢迎和最赚钱的商品。 这个项目是我通过Butler Executive Bootcamp进行的数据分析和可视化课程的一部分。
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[其它] Python数据可视化-源码

说明:Python数据可视化 我将在此存储库中存储我完成的Python数据可视化项目,代码和分配,以便将来可以参考。
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[其它] 致动器饱和的马尔​​可夫跳跃线性系统模型跟随的概率方法

说明:本文关注具有随机不确定性和执行器饱和的马尔​​可夫跳跃线性系统(MJLSs)的模型跟随问题。 通过应用基于粒子的概率方法,设计了一系列控制输入,以确保模型跟随误差以一定的概率保持在所需区域内,并且控制成本是最佳的。 以此为动机,随机控制问题由机会约束编程表示,并近似地作为确定的优化变量,由混合整数线性规划(MILP)解决。 此外,提出了一种改进的粒子控制方法来降低计算复杂度。 实例和复杂度比较证明了这种改进方法的有效性。
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