ASM1083 PCIe转PCI芯片数据表 ASM1083 PCIe转PCI芯片数据表是ASMedia TECHNOLOGY INC.公司出品的一款PCIe转PCI桥接芯片，其主要功能是将PCI Express（Peripheral Component Interconnect Express）接口转换为传统的PCI（Peripheral Component Interconnect）接口，从而实现了 PCIe 设备与传统 PCI 设备之间的互操作性。 PCIe 转 PCI 桥接芯片的主要特点包括： 1. 高速数据传输：ASM1083 支持高速数据传输，最高可达 2.5Gb/s，满足高速数据传输的需求。 2. 低延迟：ASM1083 的延迟时间非常低，能够满足实时数据传输的需求。 3. 多种 PCI Express lanes：ASM1083 支持多种PCI Express lanes，包括x1、x2、x4、x8、x16等，满足不同应用场景的需求。 4. 低功耗：ASM1083 的功耗非常低，能够满足低功耗应用的需求。 ASM1083 的应用场景非常广泛，包括： 1. 服务器应用：ASM1083 可以用于服务器的PCIe转PCI桥接，实现服务器与外部设备之间的互操作性。 2. 嵌入式系统应用：ASM1083 可以用于嵌入式系统的PCIe转PCI桥接，实现嵌入式系统与外部设备之间的互操作性。 3. 工业控制应用：ASM1083 可以用于工业控制系统的PCIe转PCI桥接，实现工业控制系统与外部设备之间的互操作性。 ASM1083 的技术参数包括： 1. 工作温度：-40°C to 85°C 2. 供电电压：3.3V ± 10% 3. 数据传输速率：2.5Gb/s 4. PCI Express lanes：x1、x2、x4、x8、x16 5. Package：QFN48 7x7mm ASM1083 的优势包括： 1. 高速数据传输：ASM1083 支持高速数据传输，能够满足高速数据传输的需求。 2. 低延迟：ASM1083 的延迟时间非常低，能够满足实时数据传输的需求。 3. 低功耗：ASM1083 的功耗非常低，能够满足低功耗应用的需求。 4. 广泛的应用场景：ASM1083 的应用场景非常广泛，包括服务器应用、嵌入式系统应用、工业控制应用等。 ASM1083 PCIe转PCI芯片数据表是一款功能强大、性能出色的PCIe转PCI桥接芯片，能够满足各种应用场景的需求。

主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

针对利用智联网进行风险分析时经验信息难以自动化处理的问题,分析了网络信息收集的特点:数量大、零散、冗余、互补、互斥等,并借鉴生活中游戏拼图的结构化思想,提出了一种对经验数据进行结构化的拼图算法,实现了简化冗余信息、合并互补信息、排除干扰信息等目的,为了验证其可行性,将所建议的拼图算法用于城市内涝风险评估的智联网,研究结果表明:该方法可以较好地支撑智联网的数据收集、信息处理等功能,可以提高基于网络进行风险分析的效率.

对csdn上大神的代码进行了修改，使用时只需修改原数据集parent_path路径和目标存放target的路径就可以顺利运行，不需要创建json文件和yolo数据的文件夹，win和linux都可以一键运行。

Vue+Echarts监控大屏实例九：智慧园区监控模板实例，包括源码，开发文档、素材等。 使用vue-echarts实现监控大屏搭建，开发，实现对于监控界面的相关开发资料，提供实例源码、开发过程视频及实现过程。 高德地图并展示对于报表，界面尺寸进行调整使用vh及rem设置对应尺寸以便自适应，代码使用vue3写法，整体框架进行调整，使用steup语法糖，数据使用响应式写法等。 使用HBuilderX开发，提供开发过程视频、相关文档、源码素材等。 智慧园区数据可视化监控大屏，echarts报表实现，智慧园区监控大屏。

时间序列数据集

标题中的“ADMM动态规划求解微电网调度问题”指的是应用交替方向乘子法(ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers)来解决微电网的调度优化问题。微电网是一种小型电力系统，它能集成可再生能源、储能装置以及传统电源，以实现高效、可靠和经济的电力供应。在微电网调度中，目标通常是优化能源分配，降低成本，同时满足供需平衡、设备限制和电力质量等要求。 动态规划是解决这类优化问题的一种数学方法，它通过构建一个模型来表示问题的各个状态和状态之间的转移，从而找到最优策略。在微电网调度中，动态规划可以用来决定在不同时间点如何分配和存储能量，以最小化运行成本或最大化效率。 描述中的“数据集+论文复现”表明这个压缩包包含了用于复现研究结果的数据集和相关代码。复现论文结果是科学研究中的重要步骤，确保了研究的可验证性和可靠性。这里的数据集可能包括了微电网的运行数据，如负荷需求、发电能力、储能设备状态等；而代码（如operation_2.m和operationwithoutsess_1.m）则可能是实现ADMM算法的MATLAB脚本，用于处理这些数据并得出调度决策。 标签中的“动态规划”强调了这种方法在微电网调度中的核心地位；“数据集”意味着包含实际或模拟的微电网运行数据；“毕业设计”则提示这可能是一个学术项目，适合学生作为毕业论文的研究主题。 压缩包内的文件名暗示了不同的数据和结果。例如，“ESPEdata.mat”和其变体可能是微电网的仿真数据集；“result_05.mat”和“result_05_load07.mat”可能存储了特定条件下的调度结果；“energylvl.mat”可能涉及的是能量水平信息；而“ Copy_of_”和“_1”这样的后缀可能是不同版本或备份。 这个压缩包提供的内容涵盖了微电网调度的建模、算法实现和结果分析，为研究者提供了一个完整的框架来理解和复现使用ADMM解决微电网调度问题的工作。通过深入研究这些文件，可以学习到动态规划在能源管理系统中的应用，以及如何利用ADMM算法优化微电网的运行。此外，对于学生来说，这也是一个很好的实践案例，能够提升他们对复杂优化问题解决能力的理解。

SQL code使用Log Explorer查看和恢复数据 Log Explorer 4.1.可用于SQL Server2005的日志查看工具 下载地址: http://download.csdn.net/source/620271 使用方法: 打开Log Explorer -> Attach Log File -> 选择SQL Server服务器和登陆方式 -> Connect -> 在Database Name中选择数据库 -> Attach-> 左面对话框中Browse-> View Log-> 就可以看到log记录了 想恢复的话: 右键Log记录 Undo Transation-> 选择保存文件名和路径-> 然后打开该文件到查询分析器里执行 T-sql代码就可以了 例如 如果Log是delete table where ...的话,生成的文件代码就是insert table .... 然后将此insert table的代码放到查询分析器里执行.就可以恢复数据. ---------------------------------------------------------------------- --如何恢复被delete/update的数据 ---------------------------------------------------------------------- 1　连接到被删除数据库的Db 打开log explorer 选择 "file"->"attach log file"->选择服务器和登陆方式->"connect"->选择"数据库"->"attach" 2 查看日志 在左面操作项目的对话框中选择"browse"项目->"view log"->就可以看到当前的Log记录了 3 恢复数据 右键某一条log记录,选择"undo transation"->"选择保存文件名和路径"->然后打开该文件到查询分析器里执行 T-sql代码就可以了 例如: 如果log是delete table where ...的话,生成的文件代码就是insert table .... ---------------------------------------------------------------------- --Log Explorer恢复被drop table和truncate table后的数据 ---------------------------------------------------------------------- 1 连接到被删除数据库的Db 操作同上 2 恢复方法 1) 选择"salvaage dropped/truncate"菜单,在右边的对话框中选择表名,和droped/trucated的日期, File Name中选择生成insert语句脚步的存放位置,condition选择是droped还是truncated, 最后点击"create" 就会生成insert语句,把生成的语句到查询分析器里面执行一下就可以了 2) 选择"ViewDDL Commands"菜单->选"truncate table" 操作项->点击"Salvage"->生成语句->查询分析器里执行

介子的光子跃迁形状因子FÏα（Q2）的低能和高能行为分别对介子波函数的横向和纵向分布敏感。 因此，对FÏα（Q2）的仔细研究应为介子波函数的性质提供有用的约束。 在本文中，我们提出对CELLO，CLEO，BABAR和BELLE合作报告的FÏQ（Q2）数据的组合分析。 通过使用最小二乘法进行。 通过使用BELLE和CLEO合作的组合的测量，可以将介子波函数的纵向和横向行为固定到一定程度，即，我们可以得到β[0.691,0.757] GeV和Bβ[0.00,0.235] 对于Pχ2≥90％，其中β和B是方便的介子波函数模型的两个参数。 注意，如文献中所建议的那样，在适当选择参数的情况下，这种介子波函数的分布幅度可以模仿各种纵向行为。 我们观察到CELLO，CLEO和BELLE数据彼此一致，它们都喜欢渐近式分布幅度。 而BABAR数据则倾向于更宽的分布幅度，例如CZ型。

这份R语言 报告对Forbes自1990年至2020年发布的最富有运动员数据集进行了探索性分析。通过数据预处理、统计摘要和数据可视化，该报告回答了一些研究问题，如全球最高收入运动员和不同国家的运动员收入。在分析过程中，考虑了处理缺失数据、重新编码变量和汇总数据等步骤。此外，报告还进行了相关性分析和假设检验，揭示了变量之间的关系。通过数据汇总和图表，我们了解了运动员收入与排名、年份之间的关系，还通过国家和运动项目分类比较了运动员收入。