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搜索资源列表

  1. ASP.NET的网页代码模型及生命周期

  2. 第4章 ASP.NET的网页代码模型及生命周期 从本章开始，就进入了ASP.NET应用程序开发的世界。在了解了C#的结构，以及面向对象的概念后，就可以从面向对象的思想开发ASP.NET应用程序。在ASP.NET中，能够使用面向对象的思想和软件开发中的一些思想，例如封装、派生、继承以及高级的设计模式等。本章首先介绍ASP.NET中最重要的概念---网页代码模型。 4.1 ASP.NET的网页代码模型 在ASP.NET应用程序开发中，微软提供了大量的控件，这些控件能够方便用户的开发以及维护。这些控

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-07-28
    • 文件大小：444kb
    • 提供者：chen_yun_yun

  1. 计算机视觉 马颂德、张正友 pdf

  2. 目录： 第一章绪论 1·1生物视觉通路简介 1·2Marr的计算视觉理论框架 1·3本书各章内容简介 1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题 思考题 参考文献 第二章边缘检测 2·1边缘检测与微分滤波器 2·2边缘检测与正则化方法 2·3多尺度滤波器与过零点定理 2·4最优边缘检测滤波器 2·5边缘检测快速算法 2·6图像低层次处理的其他问题 思考题 参考文献 第三章射影几何与几何元素表达 3·1仿射变换与射影变换的几何表达 3·2仿射坐标系与射影坐标系 3·3仿射变换与射影变换的代数表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：zdragon2002

  1. 一个非常好的WPF编程宝典源码

  2. 第1章 WPF概述 1 1.1 理解Windows图形 1 1.1.1 DirectX：新的图形引擎 1 1.1.2 硬件加速与WPF 2 1.2 WPF：高级API 4 1.2.1 分辨率无关性 5 1.2.2 WPF的演化 9 1.2.3 Windows窗体将继续保留 11 1.2.4 DirectX也将继续保留 12 1.2.5 Silverlight 12 1.3 WPF体系结构 13 1.4 结束语 17 第2章 XAML 19 2.1 理解XAML 20 2.1.1 WPF之前的图

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-09-13
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：wanzhuan2010

  1. TCK/TK组合教程

  2. 目录回到顶部↑第一部分 tcl基础 第1章 tcl的基本概念 1．1 tcl命令 1．2 hello，world！ 1．3 变量 1．4 命令替代 1．5 数学表达式 1．6 反斜杠替代 1．7 花括号和双引号的组合 1．8 过程 1．9 阶乘举例 1．10 有关变量的更多细节 1．11 有关数学表达式的更多细节 1．12 注释 1．13 替代和组合总结 1．14 要点 1．15 参考 第2章 开始 2．1 source命令 2．2 unix tcl脚本 . 2．3 windows95开始菜单

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-12-29
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：zz8880

  1. 显式跟踪模型系统建模

  2. 飞控电传系统显示跟踪法建模

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-06-20
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：x245y

  1. Solaris 动态跟踪指南

  2. DTrace是一个用于SolarisTM操作系统的全面的动态跟踪框架。DTrace提供一个强大的基础结构，使管理员、开发者和服务人员能简明地回答有关操作系统和用户程序行为的任意问题。《Solaris动态跟踪指南》介绍如何使用DTrace观察、调试和调优系统行为。本书还包含一套完整的关于捆绑的DTrace观察工具和D编程语言的参考资料。 目录 前言...........................................................................

  3. 所属分类：Solaris

    • 发布日期：2013-04-02
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zzh921343118

  1. 直升机显模型跟踪控制系统simulink仿真

  2. 含有直升机显模型跟踪控制系统原理的说明文档、姿态控制系统simulink程序；可为直升机控制系统的实现提供参考

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2017-08-15
    • 文件大小：121kb
    • 提供者：yinhjiang

  1. 安川变频器Varispeed G7B系列产品样本（中文版）.pdf

  2. 安川变频器Varispeed G7B系列产品样本（中文版）pdf,安川varispeed G7变频器，已经成功地大幅降低了对电机及电源造成的不良影响。解决了变频器潜在问题，同时提高了机械设备的等级。使用高性能、多功能varispeed G7，充分满足用户的高技术要求。具备了用户专用性功能及丰富的软件内存，能够快速对应用户特殊的要求。为用户所想从参数设定到维护保养，追求使用方便。世界上首次把3电平控制方式运用到400V级通用变频器，使变频器输出电压更接近正弦波。彻底解决了冲击电压造成的电机绝缘损伤

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-19
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：weixin_38744435

  1. 根据对象的相对关系学习视觉显着性

  2. 作为计算机视觉和心理学研究中一个具有挑战性的问题，近年来，视觉注意力引起了广泛的讨论和研究。 然而，常规的计算模型主要集中在低层信息上，而高层信息及其相互关系被忽略。 在本文中，我们着重强调了高级信息之间的相对关系问题，并提出了基于低级和高级分析的显着性模型。 首先，从MIT数据集中的近800张图像中选择了50多种对象[1]，并基于详细分析和计算来学习具体的定量关系。 其次，使用带约束的最小二乘回归法，我们证明了产生显着图的最佳显着性模型。 实验结果表明，我们的模型优于几种最先进的方法，并且可以

  3. 所属分类：其它

  1. PVMismatch:一个显式的Python PV系统IV和PV曲线跟踪计算器，还可以计算失配-源码

  2. PVMismatch 用于光伏系统电路的显式IV和PV曲线跟踪计算器 模型链 单元格>单元格字符串>模块>字符串>系统 关键模型输入 电池技术特点 有效辐照度（太阳） 温度（电池温度） 旁路设备配置 单元串的布局 安装 PVMismatch在。 用安装它： $ pip install pvmismatch 要求 PVMismatch需要NumPy，SciPy和matplotlib。 这些软件包可从PyPI， 和Anaconda获得。 您必须先安装它们，然后才能使用

  3. 所属分类：其它

  1. 基于量化的无线传感器网络能量感知自适应概率跟踪机制

  2. 无线传感器网络（WSN）使目标状态估计必不可少的应用成为可能。 为了解决能源和通信带宽的限制，提出了一种基于量化的能量感知自适应概率跟踪机制。 根据检测半径与节点属性之间的关系，包括存储的信息和位置，在精度条件下去除了一部分冗余节点。 使用定量观测和自适应采样间隔策略建立了能量优化模型，以减少传感器节点之间通信的流量。 之后，创造性地提出了一种基于节点感知模型的概率传感器选择算法，以进一步降低能耗。 为了显示所提机制的上升功能，数值仿真结果包括两种情况，即单目标和多目标，表明该算法可以达到所需的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：294kb
    • 提供者：weixin_38733875

  1. 融合人群密度图和视觉对象跟踪器以在人群场景中进行人跟踪

  2. 近年来，尽管视觉跟踪已大大改善，但是由于严重的遮挡，高人群密度和明显的外观变化，人群场景对于人们跟踪仍然特别具有挑战性。 为了解决这些挑战，我们首先设计了一个稀疏核相关滤波器（S-KCF），以抑制由遮挡和照明变化引起的目标响应变化，以及由于类似干扰物体导致的虚假响应。 然后，我们提出一个人员跟踪框架，该框架使用卷积神经网络（CNN）将S-KCF响应图与估计的人群密度图融合在一起，从而生成精炼的响应图。 为了训练融合CNN，我们提出了两阶段策略来逐步优化参数。 第一阶段是在批处理模式下训练初步模型

  3. 所属分类：其它

  1. PMSM驱动系统的显式模型预测控制设计。

  2. 永磁同步电动机（PMSM）的电流矢量控制性能受交叉耦合，施加延迟和参数失配等因素的影响。 为了解决这些问题，提出了一种基于模型预测控制算法的电流控制策略。 该策略使用MPC的预测状态来减少输出延迟对去耦的影响。 将MPC的优势与多变量系统和系统约束相结合，可以很好地应对实际系统中的电流和电压限制，并确保电流跟踪性能。 鉴于在线MPC运算量大的特点，难以满足运动控制领域的实时性要求。 本文采用显式模型预测控制（EMPC）。 该方法通过离线多参数二次规划（mp-QP）解决了优化问题。 在实时操作中，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：383kb
    • 提供者：weixin_38632046

  1. 粒子过滤器框架中的分层搜索策略跟踪红外目标

  2. 感兴趣的目标可能会因其复杂的操作，相机平台的自我运动等而出现明显的外观变化。当前，在前瞻性红外（FLIR）序列中进行目标跟踪仍然是计算机视觉领域的一个难题。 尽管已经付出了许多努力，但仍有一些问题需要解决。 首先，当目标状态明显变化时，由先验信息生成的状态粒子不能很好地近似概率密度函数。 其次，必须采用大量粒子来获得令人满意的目标状态估计，这反过来又会导致繁重的计算负担。 本文提出了一种分层搜索策略（HS跟踪器）来跟踪粒子过滤器框架中的红外目标，并采用了两种观测模型来稳健地定位目标。 在第一阶段

  3. 所属分类：其它

  1. FairMOT：该项目正式提供了我们最近在视频中进行实时多对象跟踪的工作。 先前的工作使用两个单独的模型进行对象检测和跟踪，因此它们非常慢。 相比之下，我们提出了一种单阶段解决方案，该解决方案通过优雅地解决对齐问题来对单个网络进行检测和跟踪

  2. FairMOT 这是以下方面的官方实现： ， 张以夫，王春雨，王星刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和关联已取得了显着进展。 但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。 沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习关联分支。 在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。 在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。 我们希望这个基准可以启发并帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：43mb
    • 提供者：weixin_42135462

  1. IBM：渔业个人或代理模型的C ++代码-源码

  2. 代理/基于个人的模型（ABM） 该存储库用于在博士期间开发的通用ABM。 此应用的目的是作为用于测试和验证生态模型的操作模型。 ABM跟踪可代表在空间显式域上具有相同属性的许多个体的代理。 ABM允许用户指定不同的生活史，代理商动态以及与渔业的互动。 当前的资料库是需要确认的各种想法的混合物。 首先到的Casal2团队，该团队为错误处理，参数结构，配置语法等制定了核心代码的基础。 我还通过找到的模型了解了ABM，其中提出了一些想法。 终于到了SPM小组发现，大多数空间代码结构的来源。 这是一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：250mb
    • 提供者：weixin_42104906

  1. factory_bot_instruments：基准测试，跟踪和调试Factory Girl模型的工具-源码

  2. 工厂机器人仪器 用于基准测试，跟踪和调试模型的仪器。 表中的内容： 这个宝石的目的 Factory Bot可能是Rails测试套件的基础，但是您对测试中创建的模型和关联有多深的了解？ Factory Bot Instruments在以下三个方面提供帮助： 缓慢的测试套件：Factory Bot用于Rails中的大量测试。 即使在您的一家工厂中进行很小的性能改进，也可以显着提高整个测试套件的速度。 提示：运行FactoryBot.benchmark_all 。 对数据库状态的更深入了解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42099814

  1. 一种基于输出反馈的显式实时优化控制方法

  2. 针对一阶最优性必要条件跟踪法优化间隔较长的缺点, 提出一种基于输出反馈的显式实时优化方法. 对系统进行不同工况下的离线优化, 经函数拟合得到最优控制输入与输出变量的显式回归模型, 直接应用于实时优化, 避免了在线梯度估计. 研究一个连续搅拌釜式反应器的反应过程, 并对比两种方法的优化效果, 结果验证了所提出方法的实际使用效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_38608726

  1. 基于MOGA算法的??

  2. 提出一种改进的显模型跟踪??∞回路成形控制方法, 利用??∞ 回路成形算法补偿显模型跟踪算法中前馈模型逆的不确定性. 针对??∞ 回路成形控制算法中权重函数选取的盲目性, 利用多目标遗传算法, 结合改进的小生境淘汰技术对权重函数进行寻优, 以提高设计效率和准确性. 基于所提出的方法设计直升机的内回路显模型跟踪??∞ 回路成形姿态控制系统, 能够提高系统的鲁棒性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：weixin_38501610

  1. Compressd_Domain_SaliencyPrediction:论文“学习使用HEVC功能检测视频显着性”的开源代码-Source code learning

  2. Compressed_Domain_SaliencyPrediction TIP2017上发布的论文“学习如何使用HEVC功能检测视频显着性”（）的代码，来自北京航空航天大学的迈旭来江（2017）。 抽象的 显着性检测已被广泛研究以预测人类注视，并在计算机视觉和图像处理中有多种应用。 对于显着性检测，我们认为本文可以使用最新的高效视频编码（HEVC）标准来生成压缩域中的有用功能。 因此，本文建议针对HEVC功能来学习视频显着性模型。 首先，我们建立了用于视频显着性检测的眼睛跟踪数据库。 通过对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：352mb
    • 提供者：weixin_42117082
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