伺服系统上位机 使用winform实现的电机伺服系统的上位机 注:在图表上绘制曲线的时候感觉更多卡顿,尤其是当收的的数据越多的时候越卡顿明细 功能说明 ●实时接收伺服电机驱动器通过串行发送的电机变频器,异步以及位置信息; ●在图表上进行相关数据的实时动态显示; ●将接收到的信息以excel表格的形式进行存储,用NPOI实现; ●发送指令,控制伺服电机的不同控制模式; ● 包含串口通行的协议 界面截图 修改说明 添加了新的工作模式 添加了新的界面显示内容
2022-08-31 19:29:34 3.77MB c-sharp chart winforms data-visualization
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[IT/计算机]手把手教你如何安装及配置Ser-U-FTP服务器
2022-07-07 18:07:26 3.09MB 文档资料
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2022-06-17 14:08:43 9KB C#例子代码A0101_Ser
单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Proteus实例 SerialOutPut(电路图 仿真程序 电路)单片机Pro
通过以上最基本的技术,不做任何封装的实现一个系统,(例如登录、增删查改)
2022-05-19 13:03:15 1.89MB jsp+ajax+ser
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通过使用BPSK Constellation,1-by-1系统SER的Matlab仿真,1-by-2系统的Receive-MRC,2-by-1系统的Transmit Beamforming和Alamouti Code。 通道和噪声均为零均值。
2022-05-14 14:41:30 2KB matlab
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phoenix异步创建索引时会全部转为大写,重新编译源码.区分大小写. 耗费了我2天时间,找源码下载编译.
2022-05-12 09:09:22 179.54MB 源码软件
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易语言模块全面操作SQL Server 2000.rar 易语言模块全面操作SQL Server 2000.rar 易语言模块全面操作SQL Server 2000.rar 易语言模块全面操作SQL Server 2000.rar 易语言模块全面操作SQL Server 2000.rar 易语言模块全面操作SQL Server 2000.rar
2022-05-06 00:07:24 4KB 易语言模块全面操作SQL Ser
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口语情感识别数据集:语音中情感识别/检测目的的数据集的集合。 该表按时间顺序排列,并包含每个数据集内容的描述以及所包含的情感。 数据集 年 内容 情绪化 格式 尺寸 语 纸 使用权 执照 2021年 40小时,由70多位讲英语的人提供6,000多个25,000多个句子的6,000多个录音(有关详细信息,请参见数据库链接)。 以价,唤醒和可信赖为特征的连续情感维度。 音频,视频,文字 15 GB 英语 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 超过100位演讲者提供了100小时的服务(有关详情,请参见数据库链接)。 该语料库使用基于属性的描述符(激活,支配和价)和分类标签(愤怒,幸福,悲伤,厌恶,惊讶,恐惧,鄙视,中立等)用情感标签进行注释。 声音的 -- -- 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 各种各样的发言人录制的唱片及其相关的录音作品。 4种情
2022-05-04 18:48:24 15KB speech databases datasets emotions
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人脸图像质量评估 2020年5月15日添加了SER-FIQ(CVPR2020)。 2020年5月18日在偏置FIQ(IJCB2020)溶液。 SER-FIQ:基于随机嵌入鲁棒性的人脸图像质量无监督估计 IEEE / CVF 2020年计算机视觉和模式识别会议(CVPR) 目录 抽象的 人脸图像质量是启用高性能人脸识别系统的重要因素。人脸质量评估旨在评估人脸图像是否适合识别。先前的工作提出了需要人工或人工标记质量值的监督解决方案。但是,这两种标记机制都容易出错,因为它们不依赖于清晰的质量定义,并且可能不知道所用面部识别系统的最佳特征。为避免使用不正确的质量标签,我们提出了一种基于任意人脸识别模型的新概念来测量人脸质量。通过确定从面部模型的随机子网络生成的嵌入变化,可以估算样本表示的鲁棒性,从而可以估计其质量。实验是在三个公共数据库的跨数据库评估环境中进行的。我们将我们提出的解决方案在两个
2022-01-18 15:47:59 59.44MB quality machine-learning computer-vision face
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