十载演进,C#日渐强大,新增了泛型、函数式编程概念,以及对静态类型和动态类型的支持,而大量新兴编程习惯背后,却是种种具有迷惑性的“陷阱”,Bill Wagner将以此书帮您避免C#语言和.NET环境中的“陷阱”。, 本书充分挖掘了C# 4.0的强大功能,并给出了简明、精确表达设计的50个实用方法。书中用大量代码示例,以50个条目条分缕析,为实际应用给出了清晰、专业、实用的建议,阐述了C#语言和.NET框架的方方面面,包括类型、资源管理、动态类型和多核支持。, 本书主要内容包括:利用编译期常量和运行时常量提高效率和可维护性(条目2);探索常量类型以促进多核处理(条目20);最小化垃圾收集、装箱和拆箱操作(条目16和条目45);探索接口和委托的强大功能(条目22至条目25);探索并行算法的魔力(条目35至条目37);使用“鸭子类型”(条目38);利用表达式API替代反射API(条目42和条目43);利用查询表达式替代循环(条目8);支持泛型协变和逆变(条目29);使用可选参数减少方法重载(条目10)。
2022-03-17 10:18:36 22.54MB C#
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高效稳定的 IOCP 完成端口动态链接库原为VS2008版的,我将它改为VC60版,仅改动没技术含量,不要分。
2022-03-16 15:03:11 847KB IOCP VC6 完成端口 动态库
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在CVPR18论文中提出的“检测和跟踪:视频中的高效姿态估计”算法的实现
2022-03-16 13:36:08 9.87MB Python开发-机器学习
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基于紫外胶热光效应的经济高效的光纤温度传感系统,杨超,洪小斌,本文基于紫外线可固化光学胶的热光效应提出了一种经济高效的光纤温度传感系统。由于胶水的折射率和热膨胀系数对温度变化较为敏感
2022-03-15 22:33:09 613KB 首发论文
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该设计是一款小巧实用的7.4V锂电池USB充电器,只有普通Gravity传感器的大小与重量,仅需一个手机充电头(或充电宝)和一条安卓数据线,即可为各类智能小车和航模常用的7.4V锂电池提供最高1A的安全高效充电。该USB 锂电池充电器电路板充电输入与电池端口预留焊盘,方便改装与测量。支持多种保护功能,全方位保障电池与充电电源的安全,如USB防静电外壳。同时,设有多功能状态指示灯,系统状态一目了然。 USB升压型锂电池充电器实物截图: 技术参数: USB充电输入电压:3-6V(典型值:5V) 电池类型:7.4V 2s锂聚合物/锂离子电池(充满电压8.4V) 最大充电电流:1A Max 涓流、恒流、恒压三段充电 充电截止电压:8.4V±1% 充电效率:>90% 保护功能电池过冲/反接保护 充电输入自适应限流,过热/反接保护 工作温度:-40℃~85℃ 尺寸:28.0mm*37.0mm 实物连接图:
2022-03-15 19:58:39 225KB 锂电池充电器 电路方案
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为解决现有去雾算法中存在的透射率过估计、天空区域颜色失真、实时性差等问题,提出了一种基于金字塔模型的快速高效实时视频去雾算法。采用金字塔向下采样获取缩小后的图像,引入伪去雾图像与暗原色置信度作为修正因子,获取缩小图像的粗透射率;然后将缩小图像还原至初始尺寸,利用联合双边滤波对纹理进行细化;最后结合大气光散射模型及帧间视频去雾理论复原降质视频。实验结果表明,该算法的去雾效果彻底,可对多种场景进行有效去雾。相比其他算法,本算法的峰值信噪比和平均结构相似性分别提高了20.153%和14.056%,且处理快速、运行稳定,可用于实时视频去雾。
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低级优化的神作.集中描述了一批位操作和整形算术的优化算法.
2022-03-14 17:18:17 10.04MB 高效程序的奥秘 hacker's delight
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北大青鸟accp7.0 使用jQuery快速高效制作网页交互特效课件+上级+课后作业答案
2022-03-13 21:28:28 18.87MB 青鸟accp7.0
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1、VS2017,VS2022番茄助手插件,支持2022年最新的Visual Assist X10.9.2440 x64版 64位版 2、VC++编程助手,支持VS 2022,VS2017,VS2013亲测可用。 3、官网或其他下载原版安装文件VA_X_Setup2440_0.exe安装完毕(安装需要关闭VS2022) 4、安装原版后,找到VA_X64.dll文件路径,类似C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Microsoft\VisualStudio\17.0_f744ae5c\Extensions\4om2je5r.d2i 5、将附件提供的PiaoYun64.dll和VA_X64.dll两个dll拷贝到该目录即可。
2022-03-13 18:27:48 11.54MB VS2022 VS2019 C++助手 VisualAssitX
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为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。
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