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CM-IMS会话初始协议(SIP)技术规范第1部分:SIP的总体要求.pdf
CM-IMS会话初始协议(SIP)技术规范第1部分:SIP的总体要求
2022-04-25 22:03:40
206KB
CM-IMS会话初始协议(SIP
QT+opencv+cmake配置
我自己使用的软件版本: QT:qt-opensource-windows-x86-5.10.1 opencv:opencv-3.2.0-vc14 cmake:cmake-3.11.3-win32-x86 所有的安装路径都不要有中文名字 QT的安装: 前面都可以按正常步骤安装,有个页面需要邮箱什么的可以直接点击skip跳过,再一路下一步安装,到达选择具体开发组件: 需要勾选一下选项: MinGW5.3.0 以及sources下面的选项都全部勾选 在tool工具里面同样要勾选MinGW5.3.0 注意添加系统的环境变量(以下是我自己的添加路径): D:\qt\Qt5.10.1\5.10.1\min
2022-04-25 14:45:38
34KB
c
cm
cmake
1
CUCM与Avaya CM组网配置手册
CUCM与Avaya CM的SIP组网配置说明
2022-04-06 14:06:06
511KB
AVAYA
CISCO
sip
1
5X7 tags size=2.5cm and spacing=0.75cm.pdf
AprilTag是一个视觉基准系统,可用于各种任务,包括AR,机器人和相机校准。这个tag可以直接用打印机打印出来,而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置,方向和id。对于OpenMV来说,这个特别有用! 它大概长这个样子:
2022-03-09 15:24:13
25KB
AprilTag
1
6X7 tags size=3.0cm and spacing=0.9cm.pdf
AprilTag是一个视觉基准系统,可用于各种任务,包括AR,机器人和相机校准。这个tag可以直接用打印机打印出来,而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置,方向和id。对于OpenMV来说,这个特别有用! 它大概长这个样子:
2022-03-09 15:22:46
28KB
AprilTag
1
粗糙集 CM AC神经网络故障诊断策略 (2004年)
提出一种基于粗糙集 CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略.该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的诊断规则.对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立故障状态空间到诊断空间的精确映射.大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强,计算量小等优点.诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高.
2022-03-09 11:38:17
205KB
自然科学
论文
1
ROST CM 6.0 绿色版.zip
ROST CM 6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析,用户量超过7000,遍布海内外100多所大学
2022-03-03 17:19:39
10.82MB
rost
文本挖掘
1
cdh5.12 安装包cm.txt.7z
cdh5.12 安装包cm.txt.7z
2022-02-28 15:18:09
318B
cdh
1
Windows10:基于cmake-gui与Visual Studio 2019配置OpenCV4.2:完整过程
一、下载CMake和OpenCV库 1.CMake下载地址:https://cmake.org/download/,下载windows版本即可,建议安装v3.16及以上版本 2.下载opencv及opencv-contrib库: https://github.com/opencv/opencv/releases https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases 此外如果不想从源码编译,可以直接下载windows下的预编译版本,然后直接跳到本博客第五小节开始配置。 二、依赖库的编译 想要获取OpenCV4.2的完整功能,需要大量的依
2022-02-21 23:46:28
360KB
al
c
cm
1
.dcm格式文件软件读取及python处理详解
要处理一些.DCM格式的焊接缺陷图像,需要读取和显示.dcm格式的图像。通过搜集资料收集到一些医学影像,并通过pydicom模块查看.dcm格式文件。 若要查看dcm格式文件,可下Echo viewer 进行查看。 若用过pycharm进行处理,可选用如下的代码: # -*-coding:utf-8-*- import cv2 import numpy import dicom from matplotlib import pyplot as plt dcm = dicom.read_file(dcm) dcm.image = dcm.pixel_array * dcm.RescaleS
2022-02-10 20:20:47
44KB
c
cm
dc
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