教你怎么使用multisim做数电的仿真实验，mlitisim7,multisim8,multisim10都适用。
2021-10-19 00:57:16
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适用于Nvidia驱动程序的NVENC和NvFBC补丁
消除了对Nvidia施加到消费级GPU的同时NVENC视频编码会话的最大数量的限制。
允许在消费级GPU上使用NvFBC。 应该使用与NVENC patch.sh相同的方式来应用，除了必须使用patch-fbc.sh 。
主要目标操作系统是GNU / Linux ，但对于Windows支持，请参见 。
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后视镜
IPFS站点镜像： :
IPFS git镜像：
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2021-10-18 14:41:05
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ws
词义歧义消除（WSD）技术的Python实现：
莱斯克算法
原始韭菜（Lesk，1986）
改编/扩展的韭菜（Banerjee和Pederson，2002/2003）
简单的韭菜（包括定义，示例和超+超义词）
余弦列克（使用余弦来计算重叠而不是使用原始计数）
最大化相似性（另请参见 ）
路径相似度（Wu-Palmer，1994； Leacock和Chodorow，1998）
信息内容（Resnik，1995； Jiang and Corath，1997； Lin，1998）
基准线
随机感
NLTK第一感
最高引理数
注意：PyWSD现在仅支持Python 3（ pywsd>=1.2.0 ）。 如果您使用的是Python 2，则最后一个可能的版本是pywsd==1.1.7 。
安装
pip install -U nltk
python -m nltk.downloader 'popular'
pip install -U pywsd
用法
$ python
>> > from pywsd . lesk import simple_lesk
>> > sent =
2021-10-16 13:47:35
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在蜂窝网无线定位中,到达时间(TOA)或到达时间差(TDOA)中的非视距(NLOS)误差会导致移动台的位置估计出现较大偏差。为了减轻NLOS误差的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的非视距误差消除算法。算法通过引入一个NLOS转换因子改进EKF的迭代过程,消除NLOS误差对定位估计的影响。计算机仿真结果表明,在NLOS环境下定位精度的提高是显著的。
2021-10-14 19:22:12
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基于NNAEC-神经网络的声学回声消除：基于NNAEC-神经网络的声学回声消除
2021-10-12 15:59:26
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GDAL-iOS-Lite
适用于iOS的GDAL包装容器，二进制库的大小减小了，从而消除了GIT LFS的需要。
2021-10-11 13:41:55
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