用全息原理和方法研究相移相位测量,得到了N步整周期相移再现物光波复振幅同步叠加函数(N步相移函数),同时提出一种新的相移相位测量误差分析和最大误差估计方法。N步相移干涉图是以理想平行光为参考光的无衍射同轴全息图,将其与对应的相移参考光相乘后求和得到N步相移函数;在理想情况下,这是一种复振幅分离、测量和物光波复振幅函数同步叠加方法,存在误差时计算出的相位是最小二乘方法的最佳期望结果。利用N步相移函数得到的N+1步相移函数,说明非理想N步相移函数是理想N步相移函数与误差函数之和,可以把相位型误差转化为与振幅和强度相对误差同等的误差来对待,降低了相位测量中误差估计的难度,给出了N步相移算法最大误差的估计方法和公式。

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系统栏托盘图标添加、移除、隐藏的VB源代码，非常不错的例子，有助于我们学习如何在系统栏开发类似的程序，演示图如下，具体功能请大家下载后自己体验吧！

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c语言编写的51单片机数码管循环右移程序，亲测可用

matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程 作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，） 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。 如果您使用此代码库进行研究，请引用。 介绍 序列到序列（seq2seq）模型（，）在各种任务（例如机器翻译，语音识别和文本摘要）中都取得了巨大的成功。 本教程为读者提供了对seq2seq模型的全面理解，并展示了如何从头开始构建具有竞争力的seq2seq模型。 我们专注于神经机器翻译（NMT）的任务，这是带有wild的seq2seq模型的第一个测试平台。 所包含的代码轻巧，高质量，可立即投入生产，并结合了最新的研究思路。 我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/注意包装器，TensorFlow 1.2数据迭代器 结合我们在构建递归模型和seq2seq模型方面的专业知识 提供有关构建最佳NMT模型和复制的提示和技巧。 我们认为，提供人们可以轻松复制的基准非常重要。 结果，我们提供了完整的实验结果，并在以下公开可用的数据集上对我们的模型进行了预训练： 小型：由ET提供的TED演

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