English | 通用JSSE 要求 JDK 1.7或更高版本。 安装 < dependency> < groupId>com.aliyun < artifactId>gmsse < version>{{see the version on the badge}} 用法 import javax.net.ssl.HttpsURLConnection ; import javax.net.ssl.SSLContext ; import javax.net.ssl.SSLSocketFactory ; import java.net.URL ; import com.aliyun.gmsse.GMProvider ; public class Main

MOSFET的跨导gm和输出电导gds L0 * 根据MOSFET的跨导 gm的定义为： MOSFET I-V特性求得 MOSFET的优值:

采用TSMC0-18μmRF CMOS工艺,设计了一种Nauta跨导的Gm_C复数带通滤波器调谐电路,可实现滤波器的频率和Q值同时调谐.该调谐电路的频率调谐环路使用数字鉴频器和改进结构的数模转换器,Q值调谐电路采用能够在高输出电压下准确镜像电流的电流镜,整个调谐电路具备有利于改善滤波器线性度的高调谐电压输出能力.测试结果表明,1-8V电源电压下,调谐电路输出的调谐电压最高可达到1.71 V.调谐后滤波器的中心频率和带宽偏差降到小于3%.

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数据 img2083 链接：https://pan.baidu.com/s/1LIrSH51bUgS-TcgGuCcniw 提取码：m4vq 数据cifar102021 链接：https://pan.baidu.com/s/15rpkygWIttr-ztx776Jt_g 提取码：h2fr 图像增广 在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而

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GM(l，)l模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型，该模 型由一个单变量的一阶微分方程构成。它主要用于复杂系统某一主导因素特征值 的拟合和预测，以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。然而，在实践中 发现，此模型的拟合或预测效果有时好，有时出现很大偏差，甚至完全失效。通 过分析GM(l，)l模型的建模原理可以发现两个问题:()l灰色预测模型从本质上 可认为是指数预测模型，因此其预测精度与被预测对象的递变规律以及数据序列 的光滑度有关;(2)灰色微分拟合法建立的离散拟合方程是一个近似差分方程， 因而很难保证拟合方程与待拟合系统的微分方程严格近似，也就无法保证所建立 的灰色模型的固有误差为无穷小量。

在VR设备中运行的日志+GM工具，解决VR开发在真机中调试看日志问题，集成了GM工具。 使用很简单，将IngameDebugConsole拖入VR场景中，设置好相机，日志系统就可以使用了。GM功能需要在GmHelper和GameCommands脚本中处理下。

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论文研究-GM(1,1)模型初始条件和初始点的优化.pdf,  在对 GM(1,1)模型的初始条件进行优化时,由于优化的目标函数为误差平方和最小,而模型的检验标准为平均相对误差最小,两个准则的不一致性导致优化效果不理想.本文以相对误差平方和最小为目标优化 GM(1,1)模型,分别对初始条件和初始点进行优化,给出优化的计算公式,并证明在原始序列相对误差平方和最小的准则下,初始条件优化和初始点优化是统一的.实例表明运用优化公式与数值最优解计算得到的模型平均相对误差非常接近,且运用优化公式比数值解求解更方便.