在Top-Down 设计模式下,结构设计是个逐步细化的过程,因此用于机构运动仿真的模型也是个逐步细化完善的模型。本文基于DELMIA 软件Device-Building 模块,提出了一种基于虚拟节点坐标系约束的仿真方法。该方法适用于Top-Down 设计环境下的机构运动仿真,很好地避免了在模型细化后需要重新建立仿真模型、约束模型等工作,提高仿真工作的效率。

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目前,全国水资源分布不均,过度开采地下水,必将影响生态环境和人们的生产生活。为充分利用地表水、海水等替代水源,供水工程建设成为现代社会一个重大创举。文中介绍了GPS RTK工作原理、特点,以工程实例阐述了GPS RTK在供水管线工程应用中的优势。

为了解决在道路放样测量中点位精度低的问题,在哈伊公路庆安到绥化段(公里桩号为K165+150至203+950)的线路测量中,采用GPS RTK技术进行放样路线上的点位,并采用了RTK测量高程,同时使用普通水准测量的方法对所放出的点位进行水准测量,进行精度对比分析无论是平面还是高程都取得了令人满意的效果。本文主要结合工程实际阐述了GPS在工程控制测量、RTK技术放样过程的应用及效果,并对GPS高程测量精度的进行分析比较,总结了GPS在线路工程应用中的经验,为相关工程应用提供借鉴。

1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

最近在学unity，把官方教程中的项目做完以后，干脆就保存在csdn上好了，如果有朋友卡在哪了，可以直接对照，说真的即使是官方教程也有疏漏的地方，存在一些细微的小毛病，做出来以后能加入自己的理解，也是件挺有意思的事情吧，该项目教程可以在unityhub中的学习页面找到，这个是我做好的，解压后通过unityhub-项目-打开-选择该文件夹即可 注：需要unityhub和VS，前者用来打开项目，后者用来编辑脚本，请自行下载

本书详细介绍了VC++ 音视频处理技术及实例，想做音视频处理的可以下载看看啊

三年前编的串口无线通讯的程序，现已不用，全部共享。当时是用于管理端经过该服务程序给各个点（无线网卡手持设备）发信息，同时各个点也可以经过服务程序给管理端交互。硬件环境：工业用的RS232／RS485／RS422等无线路由器+自主开发的无线打印机+手持机

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