labview2018亲测AniGIF (2).ocx有效,注意用的时候重命名一下。安装步骤在txt文档中。可看我博客文章有详细步骤
2021-07-06 10:28:16 141KB labview Animation GIF Co
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基于Co文法的编译器完整实现,报告测试样例,以及详细的文档,包括需求分析,结构功能的设计。
2021-07-03 11:01:29 1.14MB CO文法 编译器 c实现 详细设计文档
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Exertis Micro-P 三星移动微型网站 该项目基于 (多页)框架。 Bang的测试站点: : 去做 更好的src/js工作流程。 理想情况下,我们希望在grunt build或grunt watch上连接 3rd 方插件和我们的自定义脚本。 3rd 方插件可以缩小,我们的自定义脚本应该保持未缩小 在src/js为我们的自定义脚本添加 linting 任务到 grunt 入门 依赖关系 (和节点) (和Ruby) sublime 插件 崇高插件 您还需要。 设置 将 repo 克隆到本地机器: git clone git@github.com:ExertisMicro-P/Bang-Samsung-Mobile.git cd Bang-Samsung-Mobile 安装节点模块: npm install 安装Ruby: bundle install 生成ne
2021-07-02 20:02:51 10.16MB JavaScript
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和声2 目录 茉莉花 jasmine-co是一个简单的 Jasmine 2.x 适配器,它允许您使用 ES6 生成器函数来使用同步模式极大地简化您的异步测试代码。 jasmine-co还使您能够从规范中返回承诺,而无需手动担心处理 Jasmine 的done回调。 对于您的 TypeScript 粉丝来说,这意味着您可以轻松使用async/await 。 测试异步函数不一定是痛苦的。 要求 支持生成器的 NodeJS 您可以使用nodejs@0.12.x与--harmony 或者省去一些麻烦,只需使用nodejs@4.x ,它默认支持生成器、箭头函数和其他 ES6 特性 茉莉花 2.x 快速开始 安装jasmine-co 全局,例如在帮助文件中 在特定的describe块中安装/卸载 安装/卸载特定的it 一次性使用 等等。 像往常一样编写测试,但不是使用function + done ,要么...... 使用function*和yield ,或 一个返回承诺的function (thennable) 就是这样。 全局安装 // spec/helpers/jasmine-co.help
2021-07-01 17:04:10 7KB 系统开源
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SAP-CO模块成本中心会计配置及操作详解,适合SAP CO的配置以及需要学习前台的操作。
2021-07-01 14:06:34 4.82MB SAP CO
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SAP-CO模块成本管理功能介绍,适合初学SAP CO的人员。
2021-07-01 14:06:34 2.38MB SAP CO 成本管理
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SAP-CO模块培训教材,适合初学SAP CO的人员。
2021-07-01 14:06:33 2.7MB sap CO 成本管理
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迷你公司 一个小型发电机协调器。 安装 npm install mini-co 用法 var mc = require('mini-co'); var wait = function (ms) { return function (callback) { if (typeof ms === 'number') { setTimeout(callback, ms); } else { callback(new Error('Not a number')); } }; }; var wrapper = mc(function* (ms) { var start = new Date; yield wait(ms); var end = new Date; return end - start; }); wrapper(1000, function (
2021-07-01 13:04:11 2KB JavaScript
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通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成,ICLR 2021(聚焦) | [NEW!]是时候玩我们的! 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而,仍然存在严重的局限性,即在处理大规模缺失区域时,所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战,我们提出了一种通用的新方法,该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外,由于缺乏用于图像完成的良好定量指标,我们提出了新的配对/未配对初始判别分数(P-IDS / U-IDS) ,该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明,在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能,并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成,,盛怡伦,董悦,肖亮,张兆祥,徐彦清华大学与微软
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Bestpricewholesale.co.in - 解析器 它会 --自动登录, --获取所有产品url表单列表页面 --获取所有产品详细信息并在您的桌面上生成“ProductDetails.csv”。
2021-06-29 19:22:23 279KB Java
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