eemd源代码

【实例简介】复旦大学出版社 李贤平 《概率论基础》课后习题答案 （不过是第一版的，与第二版差不太多，至今没有发现第二版的）

这里是图像处理研究领域，研究者们常用的国际标准测试图像，包括经典的图像lena，couple，peper，boat等。这里面的图像有几十张，是测试图像里面相当全面的。

【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

计算器labview较高级计算器（普通型和科学型较高级计算器）

WPF 3D动画实例。结合最新的机器人控制技术，使用3D场景模拟机器人的动作轨迹。本例旨在模拟机器人运动控制的内在机制。温馨提示：学习本例需要一定的数学基础。没有基础也没关系，示例中给出了较为详尽的解释。想要直接查看示例效果，直接运行".../bin/kuka.exe"。 祝你生活愉快！

【实例简介】MFC单文档的框架界面，含源代码，可任意修改和扩展。实现了框架的Demo，右下角带有弹出菜单：还原、前端显示、退出等。工具栏也有修改

python代码大全，适用于基础python学习者，里面的代码基本上是基础学习者必经过程。Python学习入门很快，但学习之路任重道远

永磁同步电动机直接转矩控制（DTC）技术是20世纪90年代发展起来的一项重要电机调速技术，本书详细介绍了作者在三类永磁同步电动机（正弦波永磁同步电动机、无刷直流电动机、永磁容错电动机）直接转矩控制技术方面所作的研究成果。本书建立了正弦波永磁同步电动机DTC系统的理论构架；澄清了无刷直流电动机、永磁容错电动机DTC系统中的一些模糊概念，初步理顺了它们的DTC技术研究思路，为建立它们的DTC理论构架打下了可靠的基础。永磁同步电动机DTC技术可广泛应用于永磁同步电动机的调速系统和新能源技术中，如电动汽车、电气列车、城市轨道交通列车（地铁、轻轨）等的驱动系统和工业伺服系统、各类调速系统、风力发电系统等

利用OpenGL中的多视区，分别在四个视区内显示空间四面体的主视图、俯视图、侧视图、透视投影图。

1、自动检测系统串口数量，如有USB转串口设备插入，即插即用，自动添加到下拉列表框。2、修改端口设置后自动打开串口。3、可以发送字符、十六进制数据。4、字符和十六进制数据可以定时循环发送。5、支持自定义帧格式，自动加入校验。可选和校验和异或校验。6、有十进制十六进制互转功能，方便参数计算。7、接收分别以字符和十六进制显示，完美支持中文显示和回车换行。可以自动滚屏，自动清屏。8、单击接收到的十六进制数据，可以自动解码成十进制有符号和无符号数据，方便调试通讯协议。9、换肤功能