节点CRC16-() 是位于OSI模型第7级的应用程序层消息传递协议。 它提供了在不同类型的总线或网络上连接的设备之间的客户端/服务器通信。协议中的CRC (循环冗余校验)部分,例如 (页42)和 (页75),采用了相同的一种算法。 node-crc16通过表查找实现此算法的c ++版本,并提供节点本机插件和nodejs版本包装器。 该模块已经过良好的单元测试和记录。 版本号 如果您的Node.js的版本比低v8.xx ,请使用最新v1.xx这个模块,或者你应该选择v2.xx ,它采用NAPI优雅和兼容实现原生的插件。 用法 提示:关于此模块最直观的描述是的注释和的代码:)。 安装 np
2023-01-02 16:41:08 129KB npm addon modbus crc
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:主要介绍了用基于MATLAB 的小波分析方法进行图象编码 的原理,并对小波分解和重构及图象压缩和解压缩的必然关系进行了 详细阐述。同时给出了较为具体的小波分解与重构实验设计报告。实 验表明:对图象数据进行小波分解与重构,实际取得了图象压缩与压缩 的效果。
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主要介绍了Python实现检测文件的MD5值来查找重复文件案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2023-01-01 10:44:02 38KB Python 检测文件 MD5值 重复文件
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交通量预测matlab代码具有模式、缺失值和异常值的真实世界张量流的稳健分解 (ICDE'21) 这个存储库包含论文的源代码,由 和 提供,在 。 在这项工作中,我们提出了SOFIA ,这是一种在线算法,用于分解随着时间推移而随着时间推移而丢失条目和异常值的真实世界张量。 通过平稳而紧密地结合张量分解、异常值检测和时间模式检测,SOFIA 与最先进的竞争对手相比具有以下优势: 稳健而准确:与最佳竞争对手相比,SOFIA 产生的插补和预测错误最多可降低 76% 和 71%。 快速:与第二准确的方法相比,使用 SOFIA 使插补速度提高了 935 倍。 可扩展:SOFIA 在时间演化的张量中以增量方式处理新条目,并且它与每个时间步长的新条目数量成线性比例。 数据集 名称 描述 尺寸 时间粒度 处理过的数据集 原始来源 英特尔实验室传感器 位置 x 传感器 x 时间 54 x 4 x 1152 每 10 分钟 网络流量 来源 x 目的地 x 时间 23 x 23 x 2000 每小时 芝加哥出租车 来源 x 目的地 x 时间 77 x 77 x 2016 每小时 纽约出租车 来源 x 目的地
2022-12-31 19:53:01 28.02MB 系统开源
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Page.aspx: 代码如下:<html xmlns=”http://www.w3.org/1999/xhtml”><head runat=”server”><title>无标题页</title>[removed]…function Pop() …{ var result=showModalDialog(‘downs.aspx’,’subpage’,’dialogWidth:400px;dialogHeight:300px;center:yes;help:no;resizable:no;status:no’); //打开模态子窗体,并获取返回值d
2022-12-31 13:21:19 53KB AS asp asp.net
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本程序采用.net平台,C#开发语言实现。使用指数模型的克里金插值以及对插值结果的等高线的生成。
2022-12-31 10:54:04 5.37MB 算法 插值
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产生一个值为0.0—100.0之间的随机数,然后除以一个在程序前面板中输入的数。当输入的数值为零时,前面板上放置的指示灯亮,提示除法无效。
2022-12-30 23:25:36 6KB laview
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写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概有4种: 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字、字母的组合,国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的,验证码识别大体可以分为下面几个步骤: 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的,文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码,这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时,可以使用结合各个
2022-12-30 20:35:50 106KB python 二值化 示例
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cubic插值的源代码,代码采用matlab编写,有3层或4层图片的插值
2022-12-29 22:53:31 565B cubic 插值
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新数据=提取器(数据,cn,valinf,valsup) 从 DATA 中提取第 CN 列的所有行值包含在 valinf 和 valsup 之间 数据 = 矩阵 NXM CN = 列号(目标) VALINF = 下限VALSUP = 上限NEWDATA = 提取矩阵 例子: 一 = 1 2 3 4 5 6 1 7 8 1 4 9 4 7 2 9 6 5 提取包含在 0 和 5 之间的第三列的数据: >> 提取器(a,3,0,5) 答案 = 1 2 3 4 7 2 9 6 5 提取第一列完全等于 4 的数据: >> 提取器(a,1,4,4) 答案 = 4 5 6 4 7 2
2022-12-29 20:10:45 2KB matlab
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