对应机型D7100。使用USB线连接电脑,即可修改系统语言,修改快门次数,及调整机身跑焦问题。建议使用win7系统,连接USB2.0接口。若使用win10系统,需要修改软件兼容性(属性-兼容性-以兼容模式运-windows7)
2025-04-20 14:12:37 2.08MB 尼康相机 刷机软件
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A4纸可打印的15mm的96列的黑白棋盘格 A4纸直接打印即可,取消自动缩放,需要按照实际尺寸打印 棋盘格为15mm*15mm的黑白格子 适用于opencv对相机的标定 鱼眼相机标定等 pdf文件,直接下载即可打印
2025-04-15 14:55:15 6KB opencv
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亚搏体育app搜索 这是一个命令工具,可让您在所有GitLab存储库中搜索内容。 这是GitLab不能为非企业用户提供的开箱即用的东西,但是在需要时非常有价值。 先决条件 安装 创建一个具有read_api范围的。 安装 $ npm install -g gitlab-search 要完成安装,您需要配置您先前创建的个人访问令牌: $ gitlab-search setup 这将在当前目录中创建一个.gitlabsearchrc文件。 该配置文件可以放在您计算机上的不同位置,有效位置在进了描述。 您可以在调用setup命令时确定该文件的保存位置,请参阅其帮助中的更多详细信息: $ gitlab-search setup --help 用法 搜索您可以访问的所有存储库: $ gitlab-search [opti
2025-04-14 15:37:49 16KB gitlab reasonml Reason
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COMSOL三维模型中的声表面波(SAW)波驻波传感器:铌酸锂128度Y切X传播特性及电场、位移、深度方向影响研究,基于COMSOL的声表面波SAW传感器:波驻波三维模型研究及电场、位移、深度方向的影响因素分析,COMSOL声表面波SAW波驻波传感器铌酸锂128度Y切X传播三维模型 电场、位移、深度方向、叉指对数、插入损耗、带宽、声孔径、衍射 ,COMSOL;声表面波SAW;波驻波传感器;铌酸锂128度Y切X传播;三维模型;电场;位移;深度方向;叉指对数;插入损耗;带宽;声孔径;衍射,COMSOL模拟:128度Y切X传播的铌酸锂SAW波驻波传感器三维模型研究
2025-04-12 19:49:26 9.29MB
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航空兵 AeroPy是用于计算空气动力学特性的库。 该库的主要功能是XFOIL的Python接口。 该库的主要目的是能够通过Python迭代地使用XFOIL,总共共有4(大多数使用一)。 通过此接口,可以与其他软件(Abaqus,Ansys等)耦合,并且可以进迭代过程(优化,设计敏感性)。 有关详细说明,请查看文档和教程。 有关完整的文档和教程,请 安装 通过GitHub克隆 在Aeropy目录中打开命令“ pip install -e”。 依存关系 子过程 操作系统 麻木 数学 闭嘴 约会时间 时间 科学的 matplotlib 泡菜 mpl_toolkits 多处理 stl 警告 paraview(如果在Paraview中运
2025-04-11 14:44:04 34.17MB Python
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在ExtJS中实现多合并(rowspan)的效果,通常是为了在数据表格中展示具有层次结构的数据,或者在某些特定情况下需要对表格合并,以优化数据的展示。这通常涉及到对表格(GridPanel)的配置和自定义。下面我们将深入探讨如何使用ExtJS实现这一功能。 我们要理解ExtJS中的GridPanel组件。GridPanel是ExtJS用于展示数据的常用组件,它由一系列(rows)和列(columns)组成,每一对应一个数据对象,每一列对应数据的一个属性。默认情况下,每一是独立的,没有间合并的概念。要实现合并,我们需要对GridPanel的renderer函数进定制,以及可能需要调整其store和column模型。 1. **renderer函数**:这是关键的部分,因为我们需要在渲染每一时决定哪些单元格应该合并。renderer函数接收一个值和上下文对象作为参数,可以返回一个HTML字符串或DOM元素来自定义单元格的显示。在这个函数中,我们可以根据数据计算出需要合并的数,并设置`rowspan`属性。 2. **Store数据处理**:在数据加载到store之前,我们可能需要先对其进预处理,以便在renderer函数中可以方便地获取到需要合并的信息。例如,如果数据中包含某个字段表示连续的需要合并,那么在加载数据时就计算好这个值。 3. **ColumnModel配置**:在列模型中,我们需要为那些需要合并的列指定一个特殊的renderer函数。此外,如果合并的跨越了多列,还需要确保列的顺序和width不会导致合并后的单元格位置错乱。 4. **CSS样式调整**:为了使合并后的单元格看起来更加自然,可能需要对CSS做一些调整,例如隐藏被合并的单元格,或者调整它们的边距和填充,以避免视觉上的重叠。 在给定的文件列表中,我们有以下三个文件: - `rowspan.css`:这是用于调整合并后表格样式的CSS文件,可能包含了隐藏多余单元格、调整布局等样式规则。 - `demo.html`:这是一个示例HTML文件,其中包含了ExtJS GridPanel的配置和初始化代码,可能包含了上述提到的renderer函数、store配置和ColumnModel设置。 - `rowspan.js`:这是JavaScript文件,包含了实现多合并的逻辑,包括store数据处理、renderer函数的定义以及GridPanel的配置。 通过分析这些文件,我们可以学习到如何在实际项目中实现ExtJS的多合并效果。具体实现细节可能需要查看`demo.html`和`rowspan.js`的代码内容,了解具体的实现方式和技巧。而`rowspan.css`则提供了关于如何优化显示效果的启示。这是一次对ExtJS高级特性的实践应用,对于理解ExtJS的自定义能力和数据展示策略非常有帮助。
2025-04-10 20:05:13 3KB 源码
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"五类实时交通目标检测自建数据集:涵盖汽车、灯光、摩托、人与路标,总计1498张原始图片资源",5类实时交通自建目标检测数据集 该数据集包括car,light,moto,person,signs等5个类别 总计图片1498张,训练集998张图像,验证集和测试集分别是250张图片 数据集已经划分为训练集 验证集 测试集 数据集支持YOLO格式 VOC格式 COCO格式 数据集在yolov8s上mAP50是0.763,P是0.791 数据集未经任何图像预处理等操作,皆是原始图片 可直接使用,可直接使用,可直接使用 ,核心关键词: 5类实时交通; 自建目标检测数据集; car; light; moto; person; signs; 1498张图片; 训练集; 验证集; 测试集; YOLO格式; VOC格式; COCO格式; yolov8s; mAP50; P值; 未经预处理; 原始图片; 可直接使用。,五个类别交通实时目标检测自建数据集:1498张原图覆盖car等5种对象
2025-04-07 10:53:19 3.75MB
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易语言数据库中间件源码,数据库中间件,mysql_取数据库数,打开,影响记录数,打开并排序,打开并过滤,取记录集对象,置记录集对象,取连接,游标类型,锁定方式,置连接对象,关闭,添加,更新,批量更新,删除,读字段值,读文本1,读文本2,读字段数据,写字段数据,写文本,写
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空调加热器MPC模型预测控制程序带文献 空调取暖器、室内温度调节模型预测控制、 MPC控制的MATLAB纯M文件,代码约370,包可运(需安装MATLAB自带的fmincon相关的优化工具箱)。 基于模型预测控制的温度调节。 包含空调加热模型建模、各类约束建模、室温状态空间建模和MPC 融合修正Kalman滤波对加热器温度和加热器出风口温度进估测。 配套较简洁的英文参考文献。 文献截图及代码运结果见附图。 实价可直,后留邮箱收。 关联词: 建筑热模型,热舒适性,建筑节能,建筑热管理,阻容传热模型,灰盒热模型。 ,MPC模型在空调取暖器控制中的应用,基于MPC模型预测控制的空调取暖器室内温度调节系统研究:融合Kalman滤波的约束优化与建筑节能应用,空调取暖器; 室内温度调节; MPC模型预测控制; MATLAB纯M文件; 模型预测控制的温度调节; 空调加热模型建模; 约束建模; 室温状态空间建模; Kalman滤波; 英文参考文献。,基于MPC的空调加热器温度预测控制程序及文献
2025-04-06 08:19:54 4.06MB
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"混合A*(Hybrid A*)路径规划算法详解:逐源码解析与Matlab实践",逐讲解hybrid astar路径规划 混合a星泊车路径规划 带你从头开始写hybridastar算法,逐源码分析matlab版hybridastar算法 ,逐讲解; hybrid astar路径规划; 混合a星泊车路径规划; 逐源码分析; matlab版hybridastar算法。,Hybrid A* 路径规划算法的 MATLAB 源码解析 在现代自动驾驶和智能导航系统中,路径规划是关键的技术之一。混合A*(Hybrid A*)算法作为路径规划领域的一个重要分支,近年来受到了广泛的关注和研究。这种算法结合了传统A*算法的启发式搜索和梯度下降的优点,能够有效地应用于复杂环境下的路径规划问题,尤其是在泊车等场景中显示出了其独特的优势。 Hybrid A*算法的核心思想在于将路径划分为不同的区域,在每个区域内使用不同的搜索策略。在开阔区域,利用A*算法的启发式特性快速找到目标点的大概方向;而在障碍物密集或者路径狭窄的区域,则通过梯度下降的策略进局部优化,以避免路径的局部最优解。这种混合策略使得算法不仅能够保持较高的搜索效率,还能够保证找到的路径具有良好的实时性和适应性。 在实现Hybrid A*算法时,Matlab作为一种强大的数学计算和仿真平台,被广泛应用于算法的开发和测试。Matlab提供的矩阵运算能力和丰富的数学函数库,使得算法的原型设计、参数调优和结果验证都变得相对简单直观。通过Matlab,开发者可以快速地将算法思路转化为代码,并通过图形化界面直观地展示算法的搜索过程和最终结果。 具体到文件名称中的内容,它们似乎是一系列关于Hybrid A*算法的讲解文档和图像资料。文件名称暗示了内容的结构,比如“路径规划算法详解在自动驾驶和智.doc”可能包含了关于算法在自动驾驶领域应用的详细介绍;“混合路径规划算法是一种广泛应用于自动.doc”可能涉及算法的广泛适用性和具体应用场景分析;“路径规划算法的逐讲解引言算法是一种结合.html”和“逐讲解路径规划混合星泊车路径规划带你从头开始.html”则表明了文件中包含了对算法原理和实现的逐讲解。这些文档和图像资料为学习和应用Hybrid A*算法提供了宝贵的资源。 综合来看,混合A*算法在路径规划领域的应用十分广泛,特别是在需要考虑实时性和环境适应性的自动驾驶领域。Matlab平台的使用进一步推动了算法的研究和应用。通过阅读和理解这些文件,可以更深入地掌握Hybrid A*算法的原理和实现,为实际问题的解决提供坚实的理论基础和技术支持。
2025-04-01 10:51:47 851KB safari
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