vibration_from_images.m 是一个函数，可用于提取简谐垂直振动的频率。 质量必须有一个水平地标。 所包含的视频 (Video.avi) 已录制为说明性示例。 vide02pic.m（由 Matlab 中心的王世全共享）用于提取单个帧。 Hough_Grd.m（在Matlab中心由Tao Peng共享）用于检测图像中的线条。 只保留了图像中的水平线（通过保持小斜率的线）。

不管是逻辑芯片还是存储芯片，制程量级越低，技术难度越大，制作成本也越高。IBS 的 数据显示：28nm 体硅器件的设计成本大致在 5130 万美元左右，而 7nm 芯片需要 2.98 亿， 5nm 则需要 5.42 亿美元，成本的增长速度越来越快。28nm 是半导体制程里性价比最高、长周期属性明显的制程。一方面，相较于 40nm 及更 早期制程，28nm 工艺在频率调节、功耗控制、散热管理和尺寸压缩方面具有明显优势。 另一方面，由于 16nm/14nm 及更先进制程采用 FinFET 技术，维持高参数良率以及低缺陷 密度难度加大，每个逻辑闸的成本都高于 28nm，从前面制程成本比较的图中也可以

从 PCO 相机导入黑白 *.b16 文件的简单功能。 文件字节结构取自 PCO 用户手册。

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DFT的matlab源代码 精心制作的COF 从文献中的实验数据库（CURATED）COF中自动跟踪，进行干净，统一和完善的自动跟踪。 该存储库包含来自文献搜索的原始结构，以及git跟踪的更正。 可在上获得具有DDEC费用的DFT优化框架。 cof-frameworks.csv包含cof-frameworks.csv列表 cof-discarded.csv包含因重复检测，未观察到的AA / AB堆叠变体，未观察到的n倍互穿或文档中报告的其他原因而被丢弃的cof-discarded.csv的列表。 cof-papers.csv包含用于在数据库中的COF的参考文件的列表：例如， p0701是COF的基准07010N3 ， 07011N3 ， 07012N3和07013N3 cifs/包含cof-frameworks.csv和cof-discarded.csv列出的cof-frameworks.csv所有晶体学信息文件（CIF）。 该数据库建立在名为的工作之上。 结构标签 引用为 原始版本： D.Ongari，AV Yakutovich，L.Talirz和B.Smit，建立一个一致且可重现的

0 写在前面 josephus问题是数据结构教材中的一个常见实例，其问题可以描述为： 设nnn个人围坐一圈，现在要求从第kkk个人开始报数，报到第mmm个的人退出。然后从下一个人开始继续按照同样规则报数并退出，直到所有人退出为止。要求按照顺序输出每个人的序列号。 1 基于数组概念的解法 首先考虑基于python的list和固定大小的数组概念，即将list看作元素个数固定的对象，只改变值而不删除元素，相当于摆了一圈nnn把椅子，人虽然退出但是椅子还在，我们可以给每个人从111到nnn编号，没有人的位置用000表示，思路如下： 初始 建立包含nnn个人(编号)的list 找到第kkk个

嵌入外部播放器启动器 Emby外部播放器启动器（ E2PL ）是一个小型的.NET 4.6.1应用程序，可将其自身作为视频播放器注册到Emby服务器，并启动/控制MPC-HC以实际处理视频播放。 我之所以写E2PL，是因为我希望能够使用MPC-HC观看视频，同时也将进度同步到我的Emby库。 E2PL不隶属于Emby项目。 如果您最终以某种方式最终了解了E2PL，但不知道Emby是什么，请访问该项目的网站： ://emby.media/ 执照 Emby外部播放器启动器是根据GNU通用公共许可证v3许可的。 您应该已经收到了许可证文本的完整副本，请参阅LICENSE.txt 。 E2PL源代码可在GitHub上免费获得： : 第三方图书馆 E2PL使用第三方库，请参阅CREDITS.txt 设置 要求 安装了.NET Framework 4.6.1的Windows系统 应安装MPC

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专门讲述的是HTML5的各个部分的更新情况，相对HTML来讲。 里面都很详细的提供，而且都有相应的实例测试。里面包含有HTML5的各个热门知识

mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用，不再维护，请改用神农： 安装： 简而言之，如果所有依赖项都安装在系统上，则可以在cli内安装feature_extraction ： python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项，则可以执行以下操作： 来自github的gget feature_extraction ： >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境，例如，如果使用conda（使用来自的python 2.7 64-BIT） >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git