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搜索资源列表

  1. PCB电源设计要点PCB电源设计要点

  2. 在任何开关电源设计中，PCB 板的物理设计都是最后一个环节，如果设计方 法不当，PCB 可能会辐射过多的电磁干扰，造成电源工作不稳定，以下针对各个 步骤中所需注意的事项进行分析: 一、从原理图到PCB 的设计流程 建立元件参数－>输入原理网表->设计参 数设置->手工布局->手工布线->验证设计－>复查->CAM 输出。 二、参数设置相邻导线间距必须能满足电气安全要求，而且为了便于操作和 生产，间距也应尽量宽些。最小间距至少要能适合承受的电压，在布线密

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-05
    • 文件大小：142336
    • 提供者：flymsik

  1. 蓝牙遥控器软件，可以将你的手机变成一部电脑遥控器，使用手机可以控制电脑的鼠标操作、键盘的输入，如果你的手机具有手写功能，还可以将你的手机变成手写板。

  2. 【软件功能】 蓝牙遥控器软件，可以将你的手机变成一部电脑遥控器，使用手机可以控制电脑的鼠标操作、键盘的输入，如果你的手机具有手写功能，还可以将你的手机变成手写板。 这个软件分为两部分，一个是安装到手机上，另一个安装在电脑上。 手机端： 软件文件名为BtRemoteControl.jar，它要求安装的手机具有java功能，并支持MIDP2.0,具有蓝牙功能。 电脑端： 要想在电脑上运行遥控器，要求安装蓝牙驱动程序widcomm驱动或IVT BlueSoleil驱动。 同时，还要求电脑上安装.ne

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-07-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sailor_wx

  1. Silverlight2.0功能展示Demo源码

  2. Silverlight2.0功能展示Demo源码 1、Silverlight(3) - 2.0控件之Border, Button, Calendar, Canvas, CheckBox, ComboBox 介绍 Silverlight 2.0 控件一览：Border, Button, Calendar, Canvas, CheckBox, ComboBox 2、Silverlight(4) - 2.0控件之DataGrid, DatePicker, Grid, GridSplitter, Hy

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-09-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：zwood

  1. Silverlight 3.0 入门 demo

  2. 找了很久了,是3.0的demo,里面包含了1.0,2.0和3.0的demo实实例 目录: 1、Silverlight(3) - 2.0控件之Border, Button, Calendar, Canvas, CheckBox, ComboBox 介绍 Silverlight 2.0 控件一览：Border, Button, Calendar, Canvas, CheckBox, ComboBox 2、Silverlight(4) - 2.0控件之DataGrid, DatePicker, Gr

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-01-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：guolucky2003

  1. Arc Adjacency Matrix-Based Fast Ellipse Detection

  2. 基于边缘连接方法的椭圆检测算法AAMED《Arc Adjacency Matrix-Based Fast Ellipse Detection》，核心思想是使用弧段邻接矩阵获得所有弧段的组合方法，然后使用提出的基于采样点的思想的验证方法进行验证。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：Zhaoxi_Li

  1. edge_linking.rar

  2. 图像识别，线条的提取往往会受到拍摄环境的影响，提取的线条会有断裂等不连续的现象，影响后续图像处理，这里通过canny边缘检测，高斯滤波，边缘连接程序，连接断裂的边缘，通过matlab实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-09
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_43697132

  1. vg：用于处理基因组变异图的工具-源码

  2. vg 变异图数据结构，互换格式，对齐方式，基因分型和变异调用方法 变异图提供了许多基因组序列的简洁编码。 变异图（特别是在vg中实现）由以下部分组成： 节点，由序列和ID标记 边缘，通过两个端点的任意一端连接两个节点 路径，描述通过边缘连接的节点时的基因组，序列比对和注释（例如基因模型和转录本） 该模型类似于已在装配和多序列比对中使用的序列图。 路径提供了相对于图中编码的基因组的坐标系，即使更改了图的结构，也可以生成稳定的映射。 变异图模型使这种嵌入变得明确而必不可少。 vg中的工具在图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42109732

  1. 优势：在Windows，MacOS和Linux上在线运行.NET和Node.js代码-源码

  2. Edge.js：.NET和Node.js进行中 NEW Edge.js现在位于上的Slack上。 加入。 一条边连接两个节点。 此边缘连接Node.js和.NET。 V8和CLR / .NET Core / Mono-正在进行中。 在Windows，MacOS和Linux上。 您可以从Node.js进程编写C＃脚本： ES5 var edge = require ( 'edge' ) ; var helloWorld = edge . func ( function ( ) { /*

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134285

  1. fault_analysis_toolbox：用于分析栅格数据中的故障的python模块-源码

  2. 故障分析工具箱 一个用于提取和分析栅格数据中的断层（和裂缝）的python模块。 我们经常在2-D或3-D栅格数据（例如地质图，数值模型或地震体）中观察到断层，但是提取这些结构仍然需要大量的时间。 该模块的目的是通过提供一组功能来减少时间，这些功能可以执行故障系统的提取和分析所需的许多步骤。 该模块的基本思想是将故障系统描述为由节点和边组成的图（或网络），这使我们可以将故障定义为图的组成部分，即由边连接的节点集。 未通过边缘连接的节点因此属于不同的组件（故障）。 入门 在线的 Jupyter笔

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：432013312
    • 提供者：weixin_42181693

  1. fruchterman-reingold：Fruchterman-Reingold算法用于有向力图绘制的实现-源码

  2. Fruchterman-Reingold算法绘制有向力图 此实现的重点不是性能，而是尝试使用这种相对简单的算法并可视化其过程。 大意 绘制图形的想法只是简单地获取图形并以“令人愉悦”的方式将其显示在屏幕上，无论这意味着什么。 Fruchterman和Reingold处理此问题的方式是将顶点视为空间中的粒子，这些粒子对彼此施加排斥力，并对通过某个边缘连接的物体施加吸引力。 可视化 使用实现实时可视化。 以下是一些起始位置（随机）和结果位置的示例： 双K5 10个顶点的随机图。 [以p = 0.41

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42149153

  1. 阿莫鲁斯-源码

  2. Amorus是一款旨在发现找到恋人的可能性的应用 应用中的用户形成一个图形，其中： 由于爱/爱人像病毒一样传播，因此应用程序的名称是单词amor和 > 每个用户都是一个顶点 根据用户的住所，去向和共同兴趣，通过边缘连接用户 用户之间的互动强度由线性回归模型确定，该线性回归模型为输出兼容性得分的每个用户确定 每个用户的交互都会在整个图表中传播（人A通过共同的朋友C与人B成为朋友） 通过对这种传播进行建模，Amorus能够确定与知己见面的机会（线性匹配根据其特征（例如兴趣和特质）确定的兼容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131316

  1. graph-nn-physics：图神经网络的可微物理模拟-源码

  2. 图神经网络的微分物理模拟 这是用PyTorch编写的“的实现。 目前，基本的2D模拟效果很好。 我没有时间训练模型超过40万个时间段，因此当前结果没有像将网络训练到20M个时间段时那样完美。 在给出初始位置和五个先前速度后，以下是网络预测的一些示例： 如您所见，到目前为止，网络还没有完全学会尊重边界，并且由于某些原因，远离其他粒子的粒子会以奇怪的方向飞走（这可能是由于网络对没有粒子的粒子缺乏经验）边缘连接到他们）。 但是，它具有正确的想法，并且大多数模拟看起来都是合理的。 我预计该网络可能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42116596

  1. CustomerFidality：这是一个客户忠诚度分析项目，使用名为HyperGraphDB的基于图的NoSQL数据库-源码

  2. 客户忠诚度分析 这是一个客户忠诚度分析项目，使用名为HyperGraphDB的基于图形的NoSQL数据库。 图数据库是使用具有节点和边的图结构来表示和存储信息的数据库。 在图形数据库中： 节点：代表诸如人员，企业，客户或您可能想要跟踪的任何其他项目之类的实体。 边缘：是将节点连接到节点或将边缘连接到其他边缘的线，它们表示两者之间的关系。 大多数重要信息实际上都存储在边缘。 当人们检查节点和边缘的连接和互连时，就会出现有意义的模式。 我在该项目中使用的技术称为HyperGraphDB，它

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42161497

  1. pydensecrf：PhilippKrähenbühl具有高斯边缘势能的密集（完全连接）CRF的Python包装器-源码

  2. PyDenseCRF 这是PhilippKrähenbühl （第2版，）的（基于Cython的）Python包装器。 如果您将此代码用于reasearch，请引用： Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials Philipp Krähenbühl and Vladlen Koltun NIPS 2011 并以脚注或引用的形式提供到此存储库的链接。 安装 该软件包位于PyPI上，因此只

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42125826

  1. Lattice莱迪思 CrossLink-NX:trade_mark: ：专注网络边缘嵌入式视觉处理

  2. 引言　　网络边缘已迅速成为 AI 处理未来发展至关重要的一部分。随着 5G 连接数十亿设备，互连将无处不在。市场对应用人工智能和机器学习（AI/ML）的兴趣不断增长，对于在网络边缘运行、具备 AI/ML 处理功能的低功耗高科技设备的需求也十分巨大。在网络边缘进行  处理能够极大降低终端和终端用户的延迟，更好地保护用户隐私。此外，网络边缘智能设备能对发送到云端的数据进行筛选，从而降低网络成本和带宽要求。　　这些网络边缘智能设备大多使用图像传感器来实现各类嵌入式视觉应用，包括对象计数和存在检测等基于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：366592
    • 提供者：weixin_38709139

  1. 5G边缘计算共享研究与展望

  2. 5G三大应用场景对网络的时延、带宽、连接、安全等方面提出了更高的要求，驱动着5G将网络、计算、存储、应用等核心能力下沉至网络边缘，而更靠近终端/用户的 5G 站址具有完备的机房、电力、运维等配套资源，将是5G边缘计算部署的最佳选择。基于点多面广的5G站址资源，结合边缘计算部署的体系架构，深入研究了多运营商 5G 边缘计算共享部署的可行性，提出了机房基础设施共享、IaaS 设施共享、PaaS平台共享3种可行的共建共享方案。通过统筹5G边缘计算发展需求，实现边缘计算的共建共享，可以大幅降低边缘计算的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_38737751

  1. TI: 毫米波传感器实现边缘智能

  2. 通过毫米波传感器在边缘进行智能处理可以减少发送到中央服务器的数据量，增加传感器本身的决策量。 　　物联网（IoT）推动建筑和家庭系统中更多设备和传感器连接网络：根据Gartner的估计，在2017年物联网覆盖的设备数量已达80亿。 　　但随着连接到云的传感器数量日益增加，对网络带宽、远程存储和数据处理的系统要求也迅速提高。边缘处的智能处理可以减少发送到中央服务器的数据量，增加传感器本身的决策量。这可以在提升系统可靠性的同时，减少决策延迟和网络成本；如果服务器关闭，您不愿意看到的就是传感器无法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：192512
    • 提供者：weixin_38749268

  1. 物联网的安全连接保护解决方案

  2. 随着物联网的发展，出现了不分青红皂白的连接。反过来，随着重要性的增加，这已经将安全推向了前台;它现在涉及数据和控制路径的每一步，使其成为所有应用程序的组成部分。这一点在网络“边缘”的设备中更为明显，这些设备将构成物联网中的“事物”。 如果不加保护，这些“事物”中的每一个都可以轻松访问其他私有网络，引起各个垂直行业的关注，希望能够有效利用物联网。因此，集成设备制造商（IDM）现在将越来越多地为其所有产品添加安全功能。 就像存在的威胁的多样性一样，安全功能它具有多种形状和大小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：394240
    • 提供者：weixin_38513794

  1. IslandCounting-GraphTraversal:给定一个* n的正方形网格； 每个正方形可以是1（土地）或0（水）。 岛屿是最大连接的土地广场； 如果两个陆地广场有共同的边缘，则将它们相连。 查找给定的正方形网格的孤岛数量-源码

  2. IslandCounting-GraphTraversal:给定一个* n的正方形网格； 每个正方形可以是1（土地）或0（水）。 岛屿是最大连接的土地广场； 如果两个陆地广场有共同的边缘，则将它们相连。 查找给定的正方形网格的孤岛数量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42114046

  1. Graphs:图是由节点和边组成的非线性数据结构。 节点有时也称为顶点，边缘是连接图中任意两个节点的线或圆弧-源码

  2. Graphs:图是由节点和边组成的非线性数据结构。 节点有时也称为顶点，边缘是连接图中任意两个节点的线或圆弧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：297984
    • 提供者：weixin_42166105
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