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  1. Java中各个数据类型之间的转换

  2. 自动类型转换,也称隐式类型转换,是指不需要书写代码,由系统自动完成的类型转换。由于实际开发中这样的类型转换很多,所以Java语言在设计时,没有为该操作设计语法,而是由JVM自动完成。 转换规则 从存储范围小的类型到存储范围大的类型。 具体规则为: byte→short(char)→int→long→float→double 也就是说byte类型的变量可以自动转换为short类型,示例代码: byte b = 10; short sh = b; 这里在赋值时,JVM首 先将b的值转换为short
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2009-05-08
    • 文件大小:45kb
    • 提供者:lili_jinlin1988
  1. 超大整数的乘法,用字符串实现

  2. 超大整数的乘法 字符串实现大数乘法 ,用c++的string类实现的,无位数限制,不损失精度,目前只支持整数
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-05-23
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:masikkk
  1. ADE7755单相较量表中文资料

  2. ADE7755规范超过IEC61036标准规定的精度要求。ADE7755中使用的唯一模拟电路是ADC和参考电压电路。所有其它信号处理(例如乘法和滤波)都是在数字域实现的。这种信号处理方法可在随环境条件和时间变化的很大范围内提供优异的稳定性和精度。其电流通道提供高增益模式,可直接连接低阻值分流电阻器而不损失动态范围。两通道之间的增益校准在器件外部进行调整。ADE7755采用SSOP封装。在各种负载条件下提供低频(F1/F2)和高频(CF)同步输出。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-12-12
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:guxing2011
  1. 基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现

  2. 基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现 提出了一种通过图像处理技术设计和实现的自动报靶系统。针对靶图像背景颜色对比度 大的特点,采用一种基于灰度期望值的图像二值化算法,通过逐步分离的方法,将靶环从背景中 分割出来;针对影响靶数精度的主要因素(图像的非线性畸变),将靶数分解为整数与小数两部 分。整数部分根据靶图像的物理意义确定,对靶数精度不会造成任何损失;小数部分根据弹孔最 内侧点在两条靶环之间的相对位置确定。试验结果表明,用该系统确定的靶数可以满足一般射击 比赛的精度要求。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-08-03
    • 文件大小:77kb
    • 提供者:yanghaotian159
  1. String类型数字相加不损失精度

  2. 两个String类型的数字相加,不损失精度,自己粗略写了个算法,如果有兴趣可以参考一下。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-03-22
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:xuxiaoxian521
  1. 电磁场坐标变换程序

  2. 精确的电磁场theta,phi和azimuth,elevation坐标系统相互转化程序,可不限次数来回转化而不损失精度,灰常强大哦。 Accurate Electromagnetic field transform between (theta,phi) and (azimuth,elevation) coordinate system. You can do the transformation with unlimited times without the loss of accurac
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2014-05-13
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:simonbatter
  1. 批量缩小图片体积(可执行程序)

  2. 代码请参考笔者的另一个资源。 我们用千万像素级相机拍摄的照片,通常达到好几兆,时间长了,相片多了,就很占空间,但是又舍不得删除。怎么办?减少图片的精度,也就减小了所占空间。事实上,用Windows XP自带的画图程序(Win7自带的画图程序没试过),打开图片,然后另存,即可发现图片体积大大减小,但是精度的损失用人眼是判断不出来的。可是如果每个图片都用画图程序打开再另存,势必很费时间。于是,小弟就开发了一个批量减少图片体积的小程序,可以递归执行。需要注意的是,要先选中递归复选框,然后再选择文件夹
  3. 所属分类:C#

  1. 批量缩小图片体积(源代码)

  2. (笔者原创,请勿下载后再上传以赚取积分) 我们用千万像素级相机拍摄的照片,通常达到好几兆,时间长了,相片多了,就很占空间,但是又舍不得删除。怎么办?减少图片的精度,也就减小了所占空间。事实上,用Windows XP自带的画图程序(Win7自带的画图程序没试过),打开图片,然后另存,即可发现图片体积大大减小,但是精度的损失用人眼是判断不出来的。可是如果每个图片都用画图程序打开再另存,势必很费时间。于是,小弟就开发了一个批量减少图片体积的小程序,可以递归执行。需要注意的是,要先选中递归复选框,然后
  3. 所属分类:C#

  1. 大尺寸动态视觉测量系统的并行加速_董明利.caj

  2. 大尺寸动态视觉测量系统的并行加速,由于现有以大数据量和计算量为基础的大尺寸动态视觉测量系统处理速度较慢 , 本文建立了一个高速大尺寸动态 视觉测量系统 , 并对该系统涉及的特征点中心定位 、 编码点识别 、 相机定向等算法进行了并行化研究 。 首先 , 分析了在不 同测量条件下各个主要算法的时间消耗情况及每个主要算法的并行性 ; 然后 , 对常规的特征点中心定位和编码点识别算 法做了介绍 , 分别提出了特征点中心并行快速定位和编码点并行快速识别算法 , 并详细说明了这两种并行快速算法的实 现原
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2019-08-01
    • 文件大小:333kb
    • 提供者:weixin_42202927
  1. 扩频通信系统中一种基于FPGA的匹配滤波同步捕获方法.pdf

  2. 本文通过对匹配滤波器同步捕获原理的研究,利用扩频通信系统中PN码良好的自相关性,提出了基于FPGA实现的全数字 匹配滤波的改进同步捕获方法,在低信噪比下可实现载波和码元同时同步,且在不损失同步精度的前提下降低了采样率及片内资源消耗,并给出了同步精度对误码性能的影响及片内资源消耗分析。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-15
    • 文件大小:313kb
    • 提供者:weixin_38744207
  1. ruyi仿真精度损失.rar

  2. 精度损失问题原因很多,但是从我们的开发经验来讲,有80%的问题是因为转换工具配置错误,还有一部分是模型训练的时候有问题,不是工具转换的问题,剩下的才去找海思定位,找海思定位之前需要第三方厂商做好定位素材,请参考《NNIE精度问题定位步骤》请提供数据
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2020-03-20
    • 文件大小:114kb
    • 提供者:qq_40421682
  1. 工业电子中的一套高精度的交流伺服定剪系统的设计方案

  2. 摘要:在卷筒流水线的板带生产企业中,如扎钢、铝铂、卷筒纸等,其裁切系统,许多企业基本上还在沿用以前的直流或交流变频组成的闭环控制系统,其裁切精度虽能达到基本的要求,但往往不是很高,随着社会的发展,生产企业精益求精,对提高自身的品牌形象也日显重要。鉴于此,本文介绍了一款高精度的交流伺服定剪系统的设计方案。经验证,本方案所设计的这套系统,稳定性和精度都较以往有了大大的提高,在减少了损失的同时还满足了客户对产品越来越高的要求。   1  系统设计原理      图1:康尔达公司的交流伺服定剪系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:98kb
    • 提供者:weixin_38550605
  1. 变量胜于不变:稀疏的VSS-NLMS算法及其在自适应MIMO信道估计中的应用

  2. 信道估计问题是使用正交频分复用(OFDM)方案的稀疏选频衰落多输入多输出(MIMO)通信系统中的关键技术问题之一。 为了估计稀疏MIMO信道,将稀疏不变步长归一化最小均方(ISS-NLMS)算法应用于自适应稀疏信道估计(ACSE)。 众所周知,步长是控制三个方面的关键参数:算法稳定性,估计性能和计算成本。 但是,传统方法很容易造成估计性能损失,因为ISS无法同时平衡这三个方面。 在本文中,我们提出了两种稳定的稀疏可变步长NLMS(VSS-NLMS)算法,以提高MIMO信道估计器的精度。 首先,在
  3. 所属分类:其它

  1. 基于HHT配电网不对称接地故障测距新方法

  2. 为了增加配电网不对称接地故障的测距精度,减少配电网故障导致的损失,提出一种基于HHT配电网不对称接地故障测距新方法。该方法应用Hilbert-Huang变换提取故障零序电流在不同频率段内不同时刻的能量分布特征。应用遗传算法以故障分支、故障类型、故障距离、接地电阻和故障时刻为变量,以不同频率段内能量分布匹配程度为适应度函数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:486kb
    • 提供者:weixin_38522253
  1. MNIST挑战:目标是在MNIST数据上实现参数少于10k的模型,并在10个周期内获得超过99%的精度-源码

  2. MNIST挑战: 在MNIST数据上实现参数少于10000个的模型,并在10个周期内获得超过99%的精度 该解决方案在带有张量流后端的Keras中实现。 ADAM用作初始学习率为1e-3的优化器。 分类交叉熵被用作损失函数,而准确性被用作度量。 有一个学习率调度器,可以将学习率降低一个因数,如果与第n次运行相比验证准确性没有提高,并且在最近3个时期中学习率没有降低,则可以定制该因数。 但是,这里不使用它,因为该因子保持为1。 解决方案1:卷积模型 总参数:8,640可训练参数:8,580非可训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:260kb
    • 提供者:weixin_42166918
  1. 单色:基于OOJavaScript颜色解析器计算工具包,支持RGB,HSV,HSL,CMYK和alpha通道。 颜色空间之间的转换是隐式进行的,并且所有方法都返回新对象,而不是对现有实例进行突变。 在浏览器和node.js中均可使用-源码

  2. 单色 适用于node.js和浏览器Javascr ipt颜色计算工具包。 特征: RGB,HSV,HSL和CMYK色彩空间支持(LAB和XYZ的实验实现) 所有通道的合法值为0..1 实例是不可变的-每次操作都会创建一个新对象 所有内部计算都是使用浮点数完成的,因此在色彩空间之间进行转换时,由于舍入误差而导致的精度损失很小 Alpha通道支持 可扩展的体系结构-轻松实现自己的色彩空间 可链接的色彩处理 色彩空间之间的无缝转换 输出为十六进制, rgb(...)或rgba(...) 。
  3. 所属分类:其它

  1. 高精度轻量级的人脸关键点检测算法

  2. 针对当前人脸关键点检测算法网络模型复杂度高、在计算资源受限时不利于部署的问题,基于知识蒸馏思想,提出了一种高精度、轻量级的人脸关键点检测算法。通过改进残差网络(ResNet50)中的Bottleneck模块并引入分组反卷积,得到轻量级的学生网络。同时提出逐像素损失函数和逐像素对损失函数,通过对齐教师网络与学生网络的输出特征图与中间特征图,将教师网络的先验知识迁移至学生网络,从而提高学生网络的检测精度。实验结果表明,本算法得到的学生网络参数量为2.81M,模型大小为10.20MB,在GTX1080
  3. 所属分类:其它

  1. 高精度轻量级的人脸关键点检测算法

  2. 针对当前人脸关键点检测算法网络模型复杂度高、在计算资源受限时不利于部署的问题,基于知识蒸馏思想,提出了一种高精度、轻量级的人脸关键点检测算法。通过改进残差网络(ResNet50)中的Bottleneck模块并引入分组反卷积,得到轻量级的学生网络。同时提出逐像素损失函数和逐像素对损失函数,通过对齐教师网络与学生网络的输出特征图与中间特征图,将教师网络的先验知识迁移至学生网络,从而提高学生网络的检测精度。实验结果表明,本算法得到的学生网络参数量为2.81M,模型大小为10.20MB,在GTX1080
  3. 所属分类:其它

  1. 一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal 滑模控制

  2. 针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:329kb
    • 提供者:weixin_38722052
  1. 一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal滑模控制

  2. 针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在.不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提.出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通.过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问.题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-27
    • 文件大小:550kb
    • 提供者:weixin_38620959
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