A belief function distance metric for orderable sets, Information Fusion 14 (4) (2013) 361–373. 期刊论文
上传时间： 2017-10-12
上传用户：ziyoudexiaod
网页编程实现页面展开与收回，复制代码建立html或PHP文件中运行即可
上传时间： 2018-03-21
上传用户：ipromise
将代码复制到PHP文件或HTML页面即可实现导航条与子导航条的前端页面效果
上传时间： 2018-03-27
上传用户：butterfly
用SI7021、STC15W204及0.96寸IIC的OLED制作个温湿度计。 这个温湿度计是用于最后版办公室多功能桌面工具组合操作显示界面用的http://bbs.mydigit.cn/read.php?tid=2210356，由于SI7021是IIC总线的，如直接由工具组合显示主控控制SI7021，占用资源多，所以把它独立出来，用片STC15W204读SI7021，然后采用模拟红外遥控编码格式把数据输出。原打算是用DHT11，但DHT11的湿度误差太大了，所以改用SI7021。 以下是制作图片。 电路图比较简单，所以不传电路图了。注意:VCC是3。3Ⅴ的。
标签： 温湿度计
上传时间： 2018-10-22
上传用户：13536121668
数据库的链接配置位于common/incfiles/const.inc.php。 $db_host = '127.0.0.1'; //数据库主机地址 $db_username = 'root'; //用户名 $db_password = ''; //密码 $db_database = 'jtbc_database'; //数据库名称 数据库的创建脚本在 _mysql 目录中。 默认的管理员路径为http://您的网站地址/admin/，默认的用户名和密码都是admin。
上传时间： 2020-05-20
上传用户：hend9
＃SFML —简单快速的多媒体库 SFML是一种简单，快速，跨平台和面向对象的多媒体API。它提供对窗口，图形，音频和网络的访问。它是用C ++编写的，并且具有针对各种语言（例如C，.Net，Ruby，Python）的绑定。 ##作者 -Laurent Gomila-主要开发人员（laurent@sfml-dev.org） -Marco Antognini-OS X开发人员（hiura@sfml-dev.org） -Jonathan De Wachter — Android开发人员（dewachter.jonathan@gmail.com） -Jan Haller（bromeon@sfml-dev.org） -Stefan Schindler（tank@sfml-dev.org） -LukasDürrenberger（eXpl0it3r@sfml-dev.org） -binary1248（binary1248@hotmail.com） -阿图·莫雷拉（Artur Moreira）（artturmoreira@gmail.com） -Mario Liebisch（mario@sfml-dev.org） -SFML社区的许多其他成员 ＃＃ 下载 您可以在[SFML的网站]（https://www.sfml-dev.org/download.php）上获得最新的官方版本。您还可以从[Git存储库]（https://github.com/SFML/SFML）获取当前的开发版本。 ##安装 按照[tutorials]（https://www.sfml-dev.org/tutorials/）的说明进行操作，SFML支持的每个平台/编译器都有一个。 ＃＃ 学习 有很多学习SFML的地方： * [官方教程]（https://www.sfml-dev.org/tutorials/） * [在线API文档]（https://www.sfml-dev.org/documentation/） * [社区Wiki]（https://github.com/SFML/SFML/wiki/） * [社区论坛]（https://en.sfml-dev.org/forums/）（[法语]（https://fr.sfml-dev.org/forums/）） ##贡献 SFML是一个开源项目，它需要您的帮助才能继续发展和改进。如果您想参与其中并提出一些其他功能，提交错误报告或提交补丁，请查看[贡献准则]（https://www.sfml-dev.org/contribute.php）。
上传时间： 2021-01-25
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数据库都调试好，直接解压运行就可测试
上传时间： 2021-02-22
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数字化电源的特点：1.控制智能化它是以数字信号处理器(DSP)或微控制器(MCU)为核心，将数字电源驱动器及PWM控制器作为控制对象而构成的智能化开关电源系统。传统的由微控制器控制的开关电源，一般只是控制电源的启动和关断，并非真正意义的数字电源。2.数模组件组合优化采用“整合数字电源”(Fusion Digital Power)技术，实现了开关电源中模拟组件与数字组件的优化组合。例如，功率级所用的模拟组件MOSFET驱动器，可以很方便地与数字电源控制器相连并实现各种保护及偏置电源管理，而PWM控制器也属于数控模拟芯片。3.集成度高实现了电源系统单片集成化(Power System on Chip)，将大量的分立式元器件整合到一个芯片或一组芯片中。4.控制精度高能充分发挥数字信号处理器及微控制器的优势，使所设计的数字电源达到高技术指标。例如，其脉宽调制(PWM)分辨力可达150ps(10~12s)的水平，这是传统开关电源所望尘莫及的。数字电源还能实现多相位控制、非线性控制、负载均流以及故障预测等功能，为研制绿色节能型开关电源提供了便利条件。5.模块化程度高数字电源模块化程度高，各模块之间可以方便地实现有机融合，便于构成分布式数字电源系统，提高电源系统的可靠性。
标签： 全数字电源
上传时间： 2021-12-13
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2017成人用品商城源码 带微信分销+支付+移动端 ecshop内核 成人用品网站源码源码描述说明：销售什么分类的商品可自定义，模块还有团购,积分功能，其他功能自己慢慢发现吧！源码开发语言：PHP+MYSQL【php需要5.3版本】
上传时间： 2022-02-03
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斯坦福大学-深度学习基础教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 说明：本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能 学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果 你不熟悉这些想法，我们建议你去这里 机器学习课程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。 稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 稀疏自编码器符号一览表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 Exercise:Vectorization
标签： 深度学习
上传时间： 2022-03-27
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