a model of the pantograph arc impedance for 50hz catenary voltage

三重态SemiHardLoss PyTorch半硬。基于可在找到的tensorflow插件版本。无需使用此实现来创建暹罗体系结构，就像创建main_train_triplet.py cnn创建过程一样简单！ 对于具有N_CLASSES >> N_SAMPLES_PER_CLASS的分类问题，三元组损失是一个不错的选择。例如，人脸识别问题。 在分类层之前，我们需要切断具有三重态损失的CNN架构。另外，必须添加L2归一化层。 MNIST上的结果 我在MNIST数据集上测试了三重态损失。我们无法直接与TF插件进行比较，因为我没有进行实验，但是从性能的角度来看这可能很有趣。如果您想比较结果，这是训练日志。准确性无关紧要，因为我们不训练分类模型，所以准确性不应该存在。 阶段1 首先，我们训练最后一层和批次归一化层，使验证损失接近0.079。 阶段2 最后，解冻所有层，经过足够的训练和超参数调整

是一个simulink仿真模型，仿真BLDC的梯形反电动势波形，使用一个角速度源带动BLDC，然后采集开路相电压，仿真结果来看，反电动势的电压和趋势均有相应的参数可以调节

Voltage References From Diodes to Precision High-Order Bandgap Circuits

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单相boost电路平均电流模式PFC仿真研究以及参数计算-voltage_loop.m   希望能和有兴趣的同志探讨。   附件包含一个PFC simulink仿真模型以及电流环和电压环参数调节的m文件。

上传了 2017a 到 2014a 的 Matlab 版本。 该文件具有 DC/DC 双向转换器，无论来自 MG 的电流量如何，都能将 DC 总线电压保持在所需值。 如果您将使用该模型，请参考 Simulink 文件中提到的论文。 谢谢你。

EasyCompressor 一个压缩库，可实现许多压缩算法，例如LZ4，Zstd，LZMA，Snappy，Brotli，GZip和Deflate 。 它通过减少用于缓存的内存使用量和网络流量来帮助您提高性能。 Nuget软件包 包裹名字 版本 描述 包含GZip，Deflate和（ Brotli仅在.NETCore2.1，.NETStandard2.1及更高版本中可用） 使用包含Brotli（比.NETCore2.1，.NETStandard2.1更高的版本） 使用包含LZ4 使用包含LZMA EasyCompressor.Snappy 使用Snappy.Standard包含Snappy EasyCompressor.Zstd 使用ZstdNet包含Zstd（ZStandard） EasyCaching.Extensions.EasyCompressor 这将Eas

IEC 60269 Series Low-voltage fuses - 包含全部6份最新完整英文标准文件.7z

通过将graphql静态对象移动到自己的块来清理Vue SFC脚本 为什么？ 在为GraphQL API编写Vue客户端时，我注意到Vue SFC文件中的脚本已被GraphQL查询过度填充，并且需要更好地组织代码，而又不能脱离SFC的优点：将所有代码合并为一个组件井井有条。 将查询移动到它们自己的文件中将为单个组件创建多个文件，从而使项目更加混乱，并降低了必须编写跨越多个文件的组件的工作效率。 输入Vue GQL！ 我写了这个Vite插件，允许将与组件相关的GraphQL查询直接放置在组件文件中，而不会使脚本混乱，方法是将它们放置在它们自己的专用标记中。 :warning: 该插件仍在开发中，目前仅适用于[removed]格式 安装 # Install Plugin npm i -D vite-plugin-vue-gql # Install Peer Dependici