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:

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。

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.

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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。

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。

本设计根据D类功放的工作原理设计的D类音频功率放大器，能对音频信号进行放大，放大器的通频带达到20hz~20khz，输出功率≥ 1W，在通频带内功率放大器失真度小于5%，功率放大电路的效率≥80％，输出噪声电压有效值V0N≤50mV。根据D类功放的原理分别设计了前置放大电路，三角波发生电路，比较电路，驱动电路，半桥功率放大电路，滤波电路六个模块，其中三角波产生电路及比较电路共同组成脉宽调制（PWM）模块，半桥功率放大电路采用驱动电流小、低导通电阻及良好开关特性的VMOSFET 管，滤波器采用LC低通滤波器，经过仿真和测试都达到了设计的要求。

矩阵序列matlab代码抢劫者 版权所有:copyright:2015–2021。 描述 Ripser是用于计算Vietoris-Rips持久性条形码的精益C ++代码。 它可以做这件事，但是做得非常好。 要观看Ripser功能的实时演示，请转到。 计算在浏览器内部进行（用于将Ripser编译为，在最近的浏览器中受支持）。 Ripser的主要功能： 节省时间和内存 一个C ++文件中只有大约1000行代码 支持素有限域中的系数 没有外部依赖项（对Google的[sparsehash]的可选支持） 目前，Ripser在计算时间上胜过其他代码（，，，，）超过40倍，而在存储效率方面则超过15倍（例如在处链接的示例）。 （请注意，其中不包含用于生成Vietoris-Rips过滤的代码）。 Ripser当前支持的输入格式： 逗号分隔值下三角距离矩阵 逗号分隔值的上三角距离矩阵（函数pdist MATLAB输出） 逗号分隔值全距离矩阵 距离矩阵数据 稀疏三元组格式的稀疏距离矩阵 二元下三角距离矩阵 点云数据 Ripser的效率基于一些重要的概念和原则，并基于其他研究人员在计算拓扑结构方面先前和同时进行的重要开发：

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