ic design 学习的必备说明,VCS-verilog compiled simulator是synopsys公司的产品.其仿真速度相当快,而且支持多种调用方式;使用的步骤和modelsim类似,都要先做编译,在调用仿真. Vcs包括两种调试界面:Text-based:Command Line Interface(CLI) 和 GUI-based(VirSim);仿真主要的两个步骤是编译,运行: >vcs design.v
2022-07-23 21:19:25 413KB vcs
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MATLAB数据字典生成代码人体步行雷达模拟器 以下代码基于V. Chen针对步行者的MATLAB脚本。 该软件包提供了多种模拟雷达回波的方法。 直拨电话 下面的调用将产生一个模型移动行走动作的位置轨迹forward以一个相对速度1.8 ,的采样率100sps和4秒。 雷达(x, y, z)位置将是(0, 10, 0) seg , segl = generate_segments ( forward_motion = True , height = 1.8 , rv = 2.5 , fs = 100 , duration = 4 , radarloc = ( 0 , 10 , 0 ) ) seg词典包含所有必要的运动学数据。 这样,我们就可以模拟相应的雷达回波了。 下面的函数可以被用于模拟在载波波长的雷达返回lambda_的0.001米,rangeresolution 0.01米,雷达位置(0, 10, 0)和一个configuration basic_conf : mat = simulate_radar ( seg , segl , lambda_ = 0.001 , ranger
2022-07-19 09:11:14 15KB 系统开源
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gSim51是用于8051代码的强大,高效且酷炫的模拟器。 它具有基于文本的界面和非常高效的命令,与短而简洁的命令的UNIX传统保持一致,可以很好地完成一件事。 gSim51没有代码或数据空间限制
2022-07-10 16:03:31 199KB 开源软件
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说明:我们都知道苹果个人开发者的p12证书只能在苹果电脑上申请,该工具可以直接在windows上申请p12证书, 只需要在苹果开发者官网申请一下app store connect的秘钥即可,申请后会自动下载p12证书
2022-06-11 11:16:13 2.79MB ios simulator
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Product Version 15.1 October 2015
2022-06-09 16:47:33 3.42MB spectre
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一个使用pygame在Python中实现的交通模拟器。 先决条件 这个项目需要numpy、pygame和scipy,并且使用Python 3。 还有trafficSimulator 只需将trafficSimulator文件夹放在与文件相同的路径,然后使用from trafficSimulator import *。 虽然我们可以修改Simulation类以存储我们以后可以使用的模拟数据,但如果数据收集过程更加简化会更好。 这个模拟还是有很多不足的。曲线的实施是糟糕且低效的,并且会导致车辆和交通信号之间的相互作用出现问题。 虽然有些人可能认为智能驾驶员模型有点矫枉过正,但重要的是要有一个模型可以复制真实世界的现象,如交通波(又名幽灵交通蛇)和驾驶员反应时间的影响。出于这个原因,我选择使用智能驱动模型。但是对于准确性和极端真实性并不重要的模拟,例如在视频游戏中,IDM 可以被更简单的基于逻辑的模型所取代。 完全依赖基于模拟的数据会增加过度拟合的风险。您的 ML 模型可以针对仅存在于模拟中而在现实世界中不存在的零食进行优化。 模拟是数据科学和机器学习的重要组成部分。
2022-05-29 12:05:09 16KB 综合资源
CX-Simulatorrar,CX-Simulator
2022-05-29 10:51:45 27.9MB 软件
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Filo_-_The_Cable_Simulator_1.4.unitypackage
2022-05-27 21:05:28 9.59MB unity 游戏引擎
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GT Simulator 你懂的,触屏仿真软件
2022-05-25 09:01:18 48.12MB GT Simulator
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segbot ROS 元包 德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系 AI 实验室学习代理研究组 (LARG) 中基于 Segway RMP 50 的机器人的仿真组件。 这个包中的所有代码都是使用修改后的 BSD 许可证发布的,可以在找到这个包。 这项工作的所有学术用途都应引用以下代表性论文:“Piyush Khandelwal、Fangkai Yang、Matteo Leonetti、Vladimir Lifschitz 和 Peter Stone. Planning in Action Language BC while Learning Action Costs for Mobile Robots. International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS)。2014。”
2022-05-23 14:39:29 70KB C++
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