电路综合-基于简化实频的SRFT微带线巴特沃兹低通滤波器设计 https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134088587?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22134088587%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

电路综合-基于简化实频的SRFT微带线的带通滤波器设计。分析链接： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134093575?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22134093575%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

AndroidSerialport Android 串口通讯,基于android_serialport_api google开源的,简化代码 项目中只使用到SerialPort类和3个so文件 public static SerialPort getSerialPort() throws SecurityException, IOException, InvalidParameterException { if (mSerialPort == null) { //串口文件和波特率 mSerialPort = new SerialPort(new File("/dev/ttyS2"), 19200, 0); } return mSerialPort;

针对传统图像去噪方法易使图像模糊和丢失边缘信息等问题,根据煤矿井下视频图像光度不均、噪声较大的特点,提出采用基于改进的简化脉冲耦合神经网络对煤矿井下图像进行去噪处理。对简化的脉冲耦合神经网络模型中神经元连接强度β的选取方法进行改进,使β依赖于图像像素灰度值,从而更加有效地去除椒盐噪声;对动态门限的衰减时间常数αE的选取方法进行改进,使αE依赖阈值输出的放大系数vE,减少整个模型的参数,并通过实验选取vE值。实验结果表明,与传统的中值滤波、均值滤波方法相比,基于改进的简化脉冲耦合神经网络的去噪方法不仅有效去除了矿井图像的椒盐噪声,而且很好地保持了图像的边缘等细节特征。

正版工具，免费，无注册登录 效果图 https://blog.csdn.net/qq_24600033/article/details/128399652 1、软件打开默认在屏幕左下角 2、将鼠标移动到文字处，背景变色后可以双击设置 3、在设置窗口输入股票编码 4、点击添加 后，需要点保存才生效 5、建议刷新时间改为1000 毫秒以上（太快会封ip） 6、点击任务栏任意位置即快速隐藏 7、关闭软件 需要点 键盘 Alt键+Tab 键，然后鼠标x掉窗口就行 8、new 支持创新板 ----------------------- 理论上支持全部Windows系统，已通过win11与win10测试 ----------------------- 效果图 https://blog.csdn.net/qq_24600033/article/details/128399652

电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配三部曲： [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配1-得出数值解](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134443687) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配2-得出解析解并综合](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134460547) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配3-将任意阻抗用集总参数匹配至归一化阻抗](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134466026)

用WEBGL做出一个办公室的3D场景，使用three。js的库文件.

与其他3D建模包不同，此3D模型编辑器可让您在创建每个三维对象时精确控制纹理映射。 无需创建模型然后对其应用纹理，而是通过直接在纹理上绘制模型来创建模型。 纹理嵌入在已保存的模型文件中，因此模型与其纹理分离不会有问题。 您可以随时提取纹理并将其保存到位图文件中，进行修改并将其重新加载到模型中。 可以从单个纹理创建多个几何网格物体，然后将其合并为三维模型，使用获得专利的针迹技术可以快速，准确地闭合任何接缝。 使用创建时自动应用的纹理贴图坐标可以快速创建拉伸和旋转的实体。 受限的顶点编辑允许在顶点选择不明确的情况下修改三维几何图形。

1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

提出了一个框架来全面描述强子对撞机的共振双光子现象学。 它可用于对实验数据进行全面的模型无关的解释。 在总体框架内，很少有基准情景被定义为代表各种现象学选择和/或有动机的新物理情景。 通过重现可用的实验结果，通过对750 GeV过量进行表征来说明其用法。