对电子产品开发,生产、使用过程中常常提出电磁干扰、屏蔽等概念。电子产品正常运行时其核心是PCB板及其安装在上面的元器件、零部件等之间的一个协调工作过程。要提高电子产品的性能指标减少电磁干扰的影响是非常重要的。
2025-11-24 09:54:49 98KB 硬件设计 PCB设计 硬件设计
1
在IT领域,处理大量图像文件时,批量操作是提高效率的关键。这个名为“批量图片压缩(生成缩略图或指定大小图片)及文件批量改名器”的程序正是为了解决这样的问题而设计的。它是用.NET 3.5框架下的C#编程语言编写的,这表明它具有良好的跨平台能力和强大的系统兼容性。 批量图片压缩功能是此工具的核心亮点之一。在处理大量照片或设计稿时,我们常常需要将它们缩小为适合网页、移动设备或者存储的尺寸。这个工具可以一键处理,生成缩略图或根据预设的尺寸对图片进行压缩。这样不仅可以快速完成工作,还能有效减少文件占用的存储空间。缩略图的生成在不影响整体视觉效果的同时,能够迅速浏览大量图片,对于摄影师、设计师以及网站管理员来说非常实用。 文件批量改名器则是另一个实用功能。在日常工作中,我们可能会遇到需要统一文件命名规则的情况,例如整理文档、照片库或项目资料。这个工具支持批量数字化文件名,这意味着你可以轻松地将所有文件按照顺序编号,便于管理和查找。此外,它还支持正则表达式改名,这为高级用户提供了更大的灵活性。通过正则表达式,你可以设置复杂的匹配规则,实现更精确的文件名替换和格式化。 .NET 3.5框架是微软开发的一个重要的中间层,它提供了丰富的类库和API,使得开发者可以轻松地创建各种应用程序。C#作为.NET框架的主要编程语言,语法简洁,类型安全,且性能优秀。使用C#编写此工具,意味着它具有良好的可维护性和扩展性,用户可以根据需要添加更多的功能或进行定制。 这个工具集成了图片压缩和文件改名两大实用功能,非常适合处理大量图片和文件的日常工作。无论你是个人用户还是企业,都能从中受益。其基于.NET 3.5和C#的开发背景,保证了软件的稳定性和高效性。配合“批量图片压缩”和“文件批量改名”这两个标签,我们可以看出该程序专注于解决IT工作者在实际操作中常见的痛点,提升了工作效率。在“Release”文件中,通常包含的是程序的可执行文件和可能的库文件,用户可以直接下载并运行来体验这些功能。
1
在本篇计算机视觉实验报告中,学生王培钰主要任务是使用CImg库重写和封装Canny边缘检测算法,并对算法进行优化。Canny算法是计算机视觉领域中一种经典的边缘检测方法,它通过一系列步骤有效地提取图像中的边缘。以下是实验报告中涉及的关键知识点和实现过程的详细解释: 1. **Canny边缘检测算法**:Canny算法包含以下步骤: - **灰度化**:将彩色图像转换为灰度图像,通过红、绿、蓝分量的加权平均完成。 - **高斯滤波**:使用高斯滤波器平滑图像,消除高频噪声,但保留边缘信息。这里使用了`gaussian_smooth()`函数,并通过`make_gaussian_kernel()`生成高斯核。 - **计算梯度**:通过计算一阶偏导数求得图像的梯度幅值和方向。这涉及到`derrivative_x_y()`函数,以及`angle_radians()`和`radian_direction()`来确定方向。 - **非极大值抑制**:通过比较当前像素点与其邻域内像素点的梯度值,抑制非边缘像素,以减少假阳性边缘。`non_max_supp()`函数实现此操作。 - **双阈值检测**:使用高低两个阈值确定边缘,低阈值用于连接边缘,高阈值用于去除噪声。`apply_hysteresis()`函数处理这一过程。 - **边缘连接与删除**:通过`canny_line()`函数将相邻边缘连成长线,`delete_line()`函数删除长度小于20的短线条。 2. **CImg库的使用**:CImg是一个开源的C++图像处理库,实验要求只使用CImg进行图像的读取、写入和处理。通过封装,确保了代码的简洁性和可读性。 3. **代码封装**:每个功能都封装为单独的函数,如`RGBtoGray()`、`gaussian_smooth()`等,便于代码复用和维护。 4. **参数测试与分析**:对不同参数(如高斯滤波的σ值、双阈值)进行测试,观察其对边缘检测结果的影响。这有助于理解算法的敏感性和适应性。 5. **测试与调试**:通过对每一步的结果进行可视化和数量统计(如边缘像素点的数量),验证算法的正确性和效果。例如,通过比较经过连线和删线处理后的像素点数量变化。 实验过程中,学生按照学号尾号的规则分配了需要改写的代码(Code0),并成功实现了Canny算法的各个步骤,包括图像预处理、边缘检测和后处理。测试表明,经过优化的Canny算法能够有效检测图像边缘,并能根据设定的参数调整边缘的精确度和连通性。这种实践加深了对Canny边缘检测算法的理解,并提高了编程能力。
2025-11-24 09:46:41 2.15MB 计算机视觉
1
龙旗LED显示屏控制方法与C#实现完整指南源码
2025-11-24 09:44:45 9KB 源码
1
从给定的文件信息中,我们可以提取以下相关知识点: 文件标题“pycuda-2022.1+cuda116-cp311-cp311-win_amd64.whl.zip”是一个Python包分发文件的名称。这个文件名遵循了Python包分发的一般命名规则,其中包含了多个关键信息: 1. “pycuda”表明这是一个与Python语言相关的CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)接口。CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,允许开发者使用NVIDIA图形处理单元(GPU)进行高性能计算。 2. “2022.1”表示这是PyCUDA包的版本号,即2022年第一季度发布的第一个正式版本。 3. “cuda116”指的是与这个PyCUDA包兼容的CUDA版本,即NVIDIA CUDA工具包11.6版本。这意味着要使用此PyCUDA包,用户需要安装CUDA 11.6或更高版本。 4. “cp311”表明这个包是为Python版本3.11编译的,同时也意味着它可能与Python 3.11版本的某些特定特性兼容。 5. “win_amd64”表明这是一个专门为Windows 64位操作系统(AMD64架构,也称为x86-64)编译的wheel文件。wheel是Python的一个打包格式,它旨在快速安装Python包,它比传统的源代码分发(.tar.gz)安装起来更快、更简单。 6. 文件后缀“.zip”表示这个文件实际上是一个ZIP压缩包,这可能是因为wheel文件本身已经是压缩格式,而“.zip”是进一步封装,以便于跨平台传输和管理。 根据文件的描述:“文件放服务器下载,请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载”,我们可以推断这个文件是放置在某个服务器上供用户下载的资源。用户被指导去查看资源详情或预览后再进行下载,这通常意味着需要在服务器提供的界面中确认文件信息,以确保下载的文件是正确和所需版本的。 提到的标签“whl”是一个简写,代表了wheel文件格式。Wheel是一种用于Python的分发格式,旨在加快安装过程,并且减少对构建过程的需要。Wheel文件通常以.whl为扩展名,是一种预先构建的二进制分发包,它们可以被Python的包管理工具pip直接安装。 总结以上信息,这个文件是一个专门为Windows 64位操作系统编译的PyCUDA包,与Python版本3.11以及CUDA 11.6版本兼容。用户需要在服务器端查看文件详情后下载,文件以ZIP格式封装,便于存储和传输。这个包使用了Python的wheel分发格式,目的是为了快速和方便的安装体验。
2025-11-24 09:33:55 343B
1
双机械臂控制程序是ROS(Robot Operating System)环境中用于操控两个UR10机器人臂的系统。UR10是Universal Robots公司生产的一种先进的六轴工业机器人。这个系统的主要目标是实现双机械臂在Gazebo仿真环境中的操作,同时也能直接控制两台实际的UR10机器。 **一、系统概述** 该系统由一系列ROS包组成,共同协作以完成对双机械臂的控制和仿真。以下是关键组件的简要介绍: 1. **dual_ur_description**: 包含了双机械臂的描述文件,如urdf(Unified Robot Description Format)文件和模型文件。`dual_ur10_robot.urdf.xacro`是无限制版本的双机械臂描述,而`dual_ur10_joint_limited_robot.urdf.xacro`则包含关节限制。`dual_ur_upload.launch`用于加载描述文件到参数服务器,`display.launch`用于在rviz中显示机械臂模型。 2. **dual_ur_moveit_confi‌g**: 提供了MoveIt!的配置,MoveIt!是一个强大的ROS库,用于机器人运动规划。这个包内有控制器配置、模型的语义信息(srdf文件),以及各种launch文件,用于启动MoveIt!的相关组件,如规划器、执行器、传感器管理器等。 3. **dual_ur_gazebo**: 包含了用于Gazebo仿真的配置。Gazebo是一个开源的机器人仿真软件,可以模拟物理环境。`arm_controller_dual_ur.yaml`定义了仿真控制器的设置,确保与MoveIt!的配置一致。 **二、使用流程** 1. **Gazebo仿真**: 使用`dual_ur_gazebo`包中的launch文件启动Gazebo仿真环境,模拟双UR10机械臂的行为。这通常涉及加载机械臂模型,配置控制器,并运行仿真。 2. **真实机器人控制**: 若要控制实际的UR10机器人,需要确保它们的控制器与ROS系统正确连接,并使用相应的launch文件启动控制器和运动规划。 **三、MoveIt!组件** MoveIt!是一个核心组件,它提供了规划、控制和感知的全套工具。在`dual_ur_moveit_config`包中,`move_group.launch`启动了MoveIt!的主节点`move_group`,它负责处理规划请求、路径执行和碰撞检测。`moveit_rviz.launch`则启动了rviz可视化界面,便于观察和调试运动规划结果。 此外,`demo.launch`提供了一个演示示例,展示了如何使用MoveIt!进行基本的运动规划任务。 **四、控制器和传感器配置** 控制器的配置文件(如`controllers.yaml`)定义了哪些控制器应当被订阅以及如何操作。传感器管理器的配置文件(如`sensors.yaml`)则负责管理机器人上的传感器数据,如力矩传感器或视觉传感器。 **五、总结** 双机械臂控制程序是一个集成的ROS解决方案,涵盖了从仿真到现实世界控制的多个层面。它利用MoveIt!的强大功能进行高级运动规划,并通过Gazebo提供逼真的仿真环境。为了有效使用这套系统,用户需要理解ROS的基本概念,掌握MoveIt!的配置,以及如何在Gazebo中设置和控制机器人。
2025-11-24 09:33:12 5.07MB
1
JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip\JDK7安装包.zip
2025-11-24 09:31:26 500.52MB jdk7
1
H3CNE认证最新模拟考试题,word版,一共500多题
2025-11-24 09:29:31 2.96MB H3CNE模拟题
1
这个是完整源码 python实现 Flask,vue 【python毕业设计】基于Python的深度学习豆瓣电影数据可视化+情感分析推荐系统(Flask+Vue+LSTM+scrapy爬虫)源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本项目旨在基于深度学习LSTM(Long Short-Term Memory)模型,基于python编程语言,Vue框架进行前后端分离,结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术,构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统,用户可以获取电影数据、进行情感分析,并获得个性化的电影推荐,从而提升用户体验和满足用户需求。 首先,项目将利用scrapy爬虫框架从多个电影网站上爬取丰富的电影数据,包括电影名称、类型、演员信息、剧情简介等。这些数据将被存储并用于后续的分析和推荐。接着,使用PaddleNLP情感分析技术对用户评论和评分数据进行情感倾向性分析,帮助用户更全面地了解电影的受欢迎程度和评价。 在推荐系统方面,项目将结合深度学习LSTM模型和机器学习双推荐算法,实现个性化的电影推荐。 LSTM模型将用于捕捉用户的浏览和评分行为序列,从而预测用户的兴趣和喜好;双推荐算法则综合考虑用户的历史行为和电影内容特征,为用户提供更精准的推荐结果。此外,项目还将注重可视化展示,通过图表、图形等形式展示电影数据的统计信息和情感分析结果,让用户直观地了解电影市场趋势和用户情感倾向。同时,用户也可以通过可视化界面进行电影搜索、查看详情、评论互动等操作,提升用户交互体验。 综上所述,本项目将集成多种技术手段,构建一个功能强大的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统,为用户提供全方位的电影信息服务和个性化推荐体验。通过深度学习、机器学习和数据挖掘等技术的应用,该系统有望成为电影爱好者和观众们
2025-11-24 09:22:40 80.49MB LSTM 电影分析 可视化
1
说明:SolidWorks2025-SDK-API文档 格式:HTML 包含:sldworksapi、swcommands、swconst dll 的示例代码与接口方法文档
2025-11-24 09:18:22 64.85MB
1