EA电动工具 该项目是Visual Studio 2015项目，为Sparx System EA添加了一些新功能。 为了使用此项目（直到完成安装程序），您将必须添加注册表项并重新启动EA才能看到加载项。 基本上，EA Addin流程如下所示： 创建并签署程序集以实现正确的COM方法 将其放入GAC 添加一个注册表项，以便EA加载它。 利润 有两种安装方法： 从获取最新的安装程序 在VS中以管理员身份手动生成项目，然后手动添加注册表项。 如何使用它 现在，当我在攻克它时，首先需要一些主要功能。 可以导出到excel的可追溯性报告视图 通过删除空格并使用html标记格式化列表和段落的格式，可以更好地编辑文档中的粘贴内容。 启用了减价功能的注释部分，与注释列无关。 新评论类型的降价编辑器。 Markdown插件可停靠窗口，以帮助您方便地显示Markdown注释。 可追溯性报告

2022考研数学资料 主要是自己写的笔记

opengl的烟花粒子系统，主要用于对烟花的仿真，适合于opengl C++的初学者，其中对粒子系统有很好的应用，也可以作为一种新型的贺卡或一份有意义的礼物，送给相送的人。希望大家喜欢，并且从中学到自己想要的东西

（1）有效性 （2）可靠性 （3）适应性 （4）经济性 （5）保密性 （6）标准性 （7）维修性 （8）工艺性 （2）消息出现的概率愈小，它所含信息量愈大 （3

使用方法一、正确步骤分为主回路和辅回路两个回路，主回路采用大旋钮调节，辅回路采用小旋钮调节，主回路通过面板上“输出选择“按键开关控制其输出的各种量，并且每切换一种输出的同时，仪器上的数字电压/电流表可自动监视其输出值。辅回路通过输出开关控制直接调节输出，测量可外附万用表测量。二、回路原理1、输入的AC220V电源经保险通过输出控制继电器K1进入双碳刷调压器T1输入端，通过T1大旋钮调节的电量进入隔离变压器T2（兼职升流器），升流器分三个抽头输出，一个抽头为AC0-250V输出，额定电流为3A；该抽头输出电压经整流滤波后可输出0-350V直流电压；第二个抽为15V（10A），该抽头一路经传感器通

序列化与反序列化 序列化：把对象转换为字节序列的过程。 反序列化：把字节序列恢复为对象的过程。 举个例子，在JVM中，对象是以一定形式存在于内存中，然后被JVM识别从而可以以“对象”的方式是用它。那么序列化是什么呢，简单来说就是把内存中的对象的状态先以一种方式导出保存下来以便今后在某地方能够继续使用它。 序列化的组件 IDL（Interface description language）文件：参与通讯的各方需要对通讯的内容需要做相关的约定（Specifications）。为了建立一个与语言和平台无关的约定，这个约定需要采用与具体开发语言、平台无关的语言来进行描述。这种语言被称为接口描述语言（I

hmm模型matlab代码Mattia的ML工具 高斯混合模型，隐马尔可夫模型和相关算法的另一个Matlab实现。 为学习而构建，用于下面引用的我的HRI'18论文。 该代码使用了Tom Minka的两个库： 快速安装： 光速： 详细： 高斯混合模型（GMM）：概率，梯度和熵计算 HMM：HMM的推理和学习（MLE，仅针对多元正态发射概率的MAP） 部分HMM（PHMM）：推理和学习（MLE，MAP仅针对多元正态发射概率） 多元正态分布（MVN）：MLE，MAP，后验预测，熵计算，梯度评估 多元T学生分布（MVST）：用于MVN的后验，拉普拉斯近似 分类分布：推理和学习（MLE，MAP） Dirichlet分布：推理和学习（MLE，Weigthed MLE，熵，KL散度） 数值稳定：对数概率空间实现 参考： 拉卡（Racca），马蒂亚（Mattia）和基尔基·维尔（Kyrki Ville）。 “针对时间任务模型的主动机器人学习。” 2018年ACM / IEEE人机交互国际会议论文集，纽约，纽约，美国，2018年，第123–131页。 汤姆敏卡。 “估计Dirichlet分布。” 技术

相关jesd学习资料，用于jesd开发使用说明参考用，主要用于开发jesd协议用。供参考。

ADO.NET中的五个主要对象:Connection、Command、DataAdapter DataSet、DataReader详细介绍与应用，感兴趣的朋友可以参考下

涉及线性规划、二次规划、非负最小二乘法、无约束一元函数极小问题、无约束非线性规划 、约束非线性规划、目标规划、最小最大问题、非线性最小二乘法、求解非线性方程以及半无穷下的非线性规划。（有例题且带有matlab程序求解过程）