h.264和mpeg-4视频压缩--欧阳合译
2024-01-25 22:00:30 33.29MB H.264 MPEG-4
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此文件是MyFll.fll文件不可分割的一部分,包含对MyFll函数库全部说明及示例。 MyFll是专为Microsoft Visual FoxPro设计的扩展库,部分函数来自任明汉(RMH myF1论坛)前辈提供的myDll代码翻译而成,由于很多功能利用VFP处理比较烦锁,或无法实现,使用此库可有效解决VFP的弱项。部分与Win32Api同名的函数,是Win32API的封装。部分函数取自网上开源算法,在相关函数中均有注明。 此源代码使用VC6 sp6开发,采用VFP9 Sp2的库文件,理论上可以应用于VFP6 7 8 9版本。 此库在第一次打开时自动添加智能感应功能已关闭。请在打开后,使用FllAddFoxCode()向智能感应库添加所有的函数原型(需要VFP7以上),此库存所有函数使用VFP推荐的命名规则,一般可以根据函数名和知能感应的提示参数来推测参数及返回值。 开发环境可以使用FllHelp()函数来检查函数信息: 取得此版本函数个数:FllHelp() 取得第x个函数的信息:?FllHelp(x) 显示提示信息:?FllHelp(x,.T.) 显示指定函数的信息:FllHelp("SendMessage",.T.) 显示Fll的版:?FllGetVersion() 添加智能感应代码:FllAddFoxCode() 版本信息:由于不定期更新,请及时核对版本(右键属性),版本为X.X.X.X,第一位为主版本号,第二位为函数个数,第三位为发布的年份,第四位为日期。当前版本为:2.220.17.612
2024-01-20 19:24:15 977KB MYFLL
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asp+jsp+php脚本环境搭建,渗透靶场环境搭建,新手专用,免找资源工具合集
2024-01-18 15:41:47 112.48MB 渗透靶场环境
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用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf
2024-01-17 15:03:29 82KB matlab 最小二乘法 文档资料 开发语言
各行业数据大屏,通用中后台,各行业中后台原型文件,多套优质管理台原型rp文件合集
2024-01-17 11:37:45 164.89MB rp文件
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"现代女性心灵禅诗"的开创者从容善于将禅宗内蕴与人生思考汇而为一,徘徊于出世与入世之间,以禅与现代情绪、现代诗歌技巧糅合,创造出具有现代气息的"禅诗",呈现出独特的禅气、禅思与禅趣。
2024-01-17 11:18:42 154KB
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Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 本教程将介绍Python入门基础教程,包括Python的基本概念、语法规则和常用功能等。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中受益。同时,本教程还提供了一些实用的例子和技巧,帮助读者更好地掌握Python编程。 Python学习笔记,根据作者学习编程的经验和体会整理而成,手把手教你学Python。基于最新的Python版本,零基础带你搭建开发环境,从无到有、从易到难、层层递进,逐步走进Python的世界。既有详细的知识点介绍,又有通俗易懂的典型案例分析,还有从无到有的代码实践,让你看得懂、学得会、做得出。跟着视频讲解能够即学即练即用,真正的将学习落到实处,提升编程技能。 Python语法总结(完整版)文档主要是基于唐宇迪python快速入门课程中整理的语法总结,共计14页,基本包含了python入门和机器学习需要的基本语法。文档适合有其他例如C/C++,JAVA语言基础想快速入门python的学习者,也适合python考试的知识点提要,尤其适合需要使用python但是不想花费大量时间去读书看视频的同学!
2024-01-16 10:54:15 29.92MB python
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我们用各种正则化程序研究了三种风味的Nambu–Jona-Lasinio模型。 我们在每个正则化中执行参数拟合,并应用获得的参数集来评估各种物理量,几个轻介子质量,衰变常数和拓扑敏感性。 与强子尺度相比,即使在很高的截断尺度下也采用模型参数来研究模型的渐近行为。 发现除了一维以外的所有正则化方法实际上都对钾素衰减常数,σ介子质量和拓扑敏感性进行了可靠的物理预测,而没有将紫外线截止值限制在强子尺度以下。
2024-01-14 21:23:26 836KB Open Access
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ecshop插件合集
2024-01-14 20:43:57 59.3MB ecshop 插件
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一类伪距离用于使用变换后的数据或间距来得出测试统计信息,以测试参数模型的拟合优度。 这些统计数据可以视为基于密度的统计数据,并可以表示为间距的简单函数。 众所周知,当零假设很简单时,统计量遵循渐近正态分布而没有未知参数。 在本文中,我们强调零复合假设的结果:首先可以通过广义间距法(GSP)估计参数,这等效于最小化与所考虑类别的伪距离; 随后,将估计的参数用于替换用于估计的伪距离中的参数; 可以构建复合假设的拟合优度统计数据,并显示出其又具有渐近正态分布而没有未知参数。 由于这些统计数据与差异度量有关,因此可以证明这些测试总体上是一致的。 此外,由于这些统计信息的简单性,并且在拟合模型后不会产生任何额外成本,因此可以将它们视为卡方统计信息的替代统计信息,而卡方统计信息需要使用统计方法基于经验分布(EDF)选择区间和统计信息具有复杂零值分布的原始数据可能取决于所考虑的参数族,也可能取决于真实参数的向量,但EDF检验对于替代假设所指定的某些特定模型的功能可能更强大。
2024-01-14 16:20:10 400KB 基于密度的测试 EDF测试
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