源码为阿里iot sdk。增加了对arm-openwrt mips-openwrt rk3399-android rk3288-android am335-linux等平台的适配。
2021-12-02 15:00:32 3.19MB 阿里iot
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mariadb-embedded-devel-5.5.68-1.el7.x86_64.rpm
2021-12-02 10:01:42 7.38MB rpm
全志A33核心板原理图和四层PCB板,包括原理图和pcb,ad版本 嵌入式linux核心板,邮票孔。。。
2021-11-24 14:25:03 938KB linux embedded
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2.2 基本遗传算法 基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法,Simple Genetic Algorithm,SGA) 是一 种群体型操作,该操作以群体中的所有个体为对象,只使用基本遗传算子(Genetic Operator): 选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator),其 遗传进化操作过程简单,容易理解,是其它一些遗传算法的基础,它不仅给各种遗传算法提供 了一个基本框架,同时也具有一定的应用价值。选择、交叉和变异是遗传算法 3 个主要操作算 子,它们构成了所谓的遗传操作,使遗传算法具有了其它传统方法没有的特点。 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 基本遗传算法可表示为: ),,,,,,,( 0 TΦMPECSGA = (2.1) 式中:C ——个体的编码方法; E ——个体适应度评价函数; 0 P ——初始种群; M ——种群大小; Φ——选择算子; ——交叉算子;  ——变异算子; T ——遗传运算终止条件。 图 2.3 为基本遗传算法的流程图。 2.2.2 基本遗传算法的步骤 1.染色体编码与解码 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体,其等位基因是由二值 {0,1}所组成。初始群体中各个个体的基因可用均匀分布的随机数来生成。例如: X=100111001000101101 就可表示一个个体,该个体的染色体长度是 n=18。 编码和初始种群的生成 种群中个体适应度的检测评估 选择 交叉 变异 图 2.3 遗传算法的基本流程图
2021-11-22 22:15:45 3.89MB MATLAB 遗传算法 极致清晰
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Mpv .NET(lib) 用于WinForms和WPF的基于.NET嵌入式视频/媒体播放器 播放器功能 循环播放 自动播放 帧步进 异步寻道 改变播放速度 简单的设置和使用 从mpv记录 添加单独的音轨 播放列表-加载,下一个,上一个,移动,删除或清除 可选的支持,可播放来自。 更改所需的视频质量。 笔记: 有关Mpv.NET的信息,请参见,基于mpv的C#媒体播放器。 关于C API包装器的文献很少。 咨询 。 整个mpv C API尚未实现。 如果您遇到任何错误或希望看到添加的功能,请打开一个问题。 捐款很受欢迎! 下载 该软件包可通过。 先决条件 的libmpv 要使用API​​包装器(和播放器),您将需要libmpv。 从下载libmpv。 如果您的应用程序是32位,则为“ i686”,如果您的应用程序是64位,则为“ x86_64” 从存档中提取“ mpv-1.
2021-11-22 18:24:40 51.03MB audio embedded video video-player
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Real-Time.Concepts.for.Embedded.System(嵌入式系统的实时概念)
2021-11-21 16:27:09 10.37MB 实时
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这个项目是关于同时运行数字时钟,秒表和计时器的Arduino!
2021-11-20 20:10:50 186KB clocks display embedded led
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我从 https://downloads.openwrt.org/ 官网下载源码后,通过研究编译机制恢复了TP-Link WR720N-v3的ImageBuilder编译方案,纯净官方版19.07.4。可以安装USB驱动挂载SD/TF等USB设备正常使用,挂载USB Overlay后可以安装更多软件包。
2021-11-19 21:25:09 7.75MB openwrt cross-build embedded-linux tp-link
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我从 https://downloads.openwrt.org/ 官网下载源码后,通过研究编译机制恢复了TP-Link WR720N-v3的ImageBuilder编译方案,纯净官方版18.06.8。可以安装USB驱动挂载SD/TF等USB设备正常使用,挂载USB Overlay后可以安装更多软件包。
2021-11-19 20:07:07 7.75MB openwrt cross-build embedded-linux tp-link
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快速移动 消息 (2021.2.13)支持Scaled-YOLOv4模型 (2021.1.3)为YOLO添加DIoU-NMS(+ 1%MOTA) (2020.11.28)Ubuntu 18.04上提供的Docker容器 描述 FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器,它实现了: YOLO探测器 SSD检测器 深度SORT + OSNet ReID KLT光流跟踪 相机运动补偿 深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈,这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡,而无需使用轻量级的模型。 为了实现更快的处理速度,FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman(82%mAP@0.5)上进行了训练,而SSD是TensorFlo
2021-11-12 18:10:58 22.26MB real-time embedded computer-vision ssd
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