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标准的CAD电气块图,经典
标准CAD电气块图,不用再为找CAD块发愁了,不用自己再去做了,
- 2021-05-06下载
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MSK调制matlab仿真
【实例简介】msk调制仿真已经实现,自己编写的,可以看看哈
- 2021-11-01 00:33:34下载
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python写的基于感知机的中文分词系统
基于字的用感知机实现的中文分词系统。完全训练后对微软的测试集精度可以达到96%多。我上传的版本是完整的代码(训练和分词),大家自己用附带的微软训练数据训练就可以了,只有一个文件。 代码总的来说写的还是很清楚的,方便自己也方便别人阅读。欢迎大家共讨论,xiatian@ict.ac.cn。
- 2020-12-12下载
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python抓取天气并分析 实例源码
Python代码抓取获取天气预报信息源码讲解。这是一个用Python编写抓取天气预报的代码示例,用python写天气查询软件程序很简单。这段代码可以获取当地的天气和、任意城市的天气预报,原理是根据url找到网站截取相应的数据展现。python抓取广州天气并分析 实例源码
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基于 Vision Assistant 的图像处理实用教程.pdf
本教程是基于视觉助手 2012 版创作的。因此附件中的脚本请考虑使用视觉助手 2012 版的打开或更高版本的如 2013 版打开。以作者几年的工作经验来看,视觉助手最近几年的 版本功能上差不太多。因此本教程可以适用于前面的旧版本,如 8.6、2009、2010、2011, 也可以适用于后面的新版本,如 2012、2013 版。本教程的部分理论知识翻译于 NI 视觉概念手册。如果需要查看相关的英文原著,可以 参考 NI 视觉概念手册(注意其中也有不少错误)。教程中相关原实例、应用方案,均源于作者多年工作中遇到的实际应用项目,具有一定 的参考价值。也许您会遇到某个相同的项目,如果能做成,那您的回报,将远远大于本书的 投入,因此本书是物有所值的。本教程最后一章与 LabVIEW 混合编程,因为包含了一些第三方的硬件在其中,并没有 就第三方硬件的动态链接库函数进行详细的说明,只是对如何调用这些函数进行了一些方法 上的说明。因为我们遇到的硬件可能会有很多种,不可能每种硬件的方法都拿来解释清楚, 希望大家能够学会举一反三。NI Vision 工具包里还包含了许多其它的函数,如各种训练函数,如模式匹配、OCR 训练, 或者一些辅助的功能函数,如环形耙子等。这些函数,在您学会了视觉助手后,并且能利用 视觉助手生成 VI 编写一定的图像处理软件时,回过头再来了解这些函数时,将变得非常简 单。因此建立读者从视觉助手开始,学习一些最常用的图像处理方式方法后,再去深入了解 一些其它的有帮助的方法,这样对于您的帮助可能是巨大的。NI 提供视觉助手的目的,也 是在于帮助工程人员能够快速的解决测试测量任务,而不是花大量的时间用于编写代码上。
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离线OJ判题系统
BNUEP Offline Judge 北京师范大学珠海分校离线评测系统是在具备题目测试数据的情况下,能无联网自动评测ACM/ICPC模式的源代码评测系统(即本地测试工具、评测机)。它主要有以下功能(所有的功能都无需联网,在本机即可实现): *评测核心功能: 基本具备Online Judge的判题核心功能,如编译代码、内存限定,时间限定,获取代码长度等; *支持多种语言: 1.0 Beta2版本支持C/C++、Pascal、C#、JAVA; *出题模式 可以在有标准输入数据和标准程序的情况下,由系统产生标准输出数据,并可批量保存,同时自动命名标准输出数据的后缀; *文本高
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基于颜色特征形状特征和纹理特征的数字图像的检索(Digital Image Retrieval)MATLAB GUI实现
该程序实现的功能为:检索出指定的图像文件,并从检索出的图像中检索出指定的物体 。1,主程序为Run.m和Run.fig。2、颜色特征,形状特征,纹理特征为对应的各子程序。3、图像库为Corel1。如有不明之处,可联系Email至hqucuihao@163.com交流。
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基于VerilogHDL的SPWM全数字算法的FPGA实现
在详细阐述正弦脉宽调制算法的基础上, 结合DDS 技术, 以Actel FPGA 作为控制核心,通过自然采样法比较1 个三角载波和3 个相位差为1 200 的正弦波, 利用Verilog HDL 语言实现死区时间可调的SPWM 全数字算法,并在Fushion StartKit 开发板上实现SPWM 全数字算法。通过逻辑分析仪和数字存储示波器得到了验证,为该技术进一步应用和推广提供了一个良好的开放平台。
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基于51单片机的全自动洗衣机控制系统(完整程序和Proteus仿真)【验证过】
基于51单片机的全自动洗衣机控制系统(完整程序、注释和Proteus仿真)【验证过】
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MIMO precoding线性预编码
MIMO预编码,线性zf,mmse预编码性能比较-MIMO precoding, linear zf, mmse Performance Comparison of precoding多用户MIMO预编码技术,迫零(ZF),最小均方误差(MMSE)和最大似然(ML)
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