实现打印功能的核心是PrintDocument类这个类属于System.Drawing.Printing名字空间这个类封装了当前的打印设置页面设置以及所有的与打印有关的事件和方法这个类包括以下几个属性 事件 和方法

空间相关的多输入多输出通道上具有连续干扰消除器的自适应联合最大似然检测和最小均方误差

消除射频中的交叉调制失真-放大的强度调制直接检测模拟光子链路

射击消除游戏

经典游戏源代码合集，包括以下游戏： 男人下一百层 打飞机 消除游戏

windows 7 + vs2010

互信息量最大化和低复杂度的全双工中继网络自干扰消除和干扰对齐算法

vc截获并过滤某个程序中的某个消息的程序源代码。比如通过过滤WM_TIMER消息来消除某些未注册程序的运行时间限制.zip

编译原理Java实现完整自顶向下语法分析——First、Follow、Select、判断LL(1)、提取公因子、消除左递归、自顶向下分析输入串

近年来，目睹了卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。 然而，性能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。 尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。 在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。 所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。 其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。 第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。 在ImageNet 2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。 与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速性能，而分类精度的下降却最小。