主要介绍了利用github搭建个人maven仓库的方法步骤,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

本文来自infoq，本文主要介绍了如何一步一步对ssh方法使用GitHub以及配置GitHub，希望对您的学习有所帮助。1、首先需要有一个GitHub账号，这个自己搞定。2、在GitHub首页，点击Newrepository(创建新仓库）3、填写仓库名称、仓库描述、点击Createrepository，默认仓库属性是Public（公开的）。4、复制ssh的URL，然后进入Linux系统终端（windows用户需要下载安装Git）5、gitclonessh的URL，之后会发现GitHub网站的CSDN被我克隆到来Linux系统该用户的家目录下，还可以发行CSDN目录下还有一个.git目录，这个目

在本篇内容里小编给大家分享了关于易语言编写64位程序的方法和步骤，需要的朋友们可以参考下。

设计要求及主要任务 指标要求： 1.频率范围：10M~1GHZ。 2.测试范围：-40DB~15DB。 3.测量精度：±0.5DBm/FS。 4.驻波比：<1.5。 5.其他：输入保护，测速尽量快。 测量射频功率有4种方法: 1、利用二极管检测功率法; 2、等效热功耗检测法; 3、真有效值>直流( TR) 转换检测功率法; 4、对数放大检测功率法。 本文主要介绍其中的两种方法并对各自的优缺点加以比较。

ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析，提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。ENVI软件可支持所有的UNIX、Mac OS X、Linux 系统，以及PC机的Microsoft Windows2000 Professional(需Pack 2)、Windows XP Professional、Windows Vista、Windows7 操作系统。ENVI可以快速、便捷、准确地从遥感图像中获得您所需的信息;它提供先进的、人性化的使用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息;还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。

视频质量评价（VQA）是以人眼的主观质量评估结果为依据，使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征，通过模型自主学习即可进行评估，对视频质量的监控和评价有重要意义，已成为计算机视觉领域的研究热点首先对视频质量评价的研究背景和主要研究方法进行介绍;其次从全参考型和无参考型两方面介绍基于深度学习的客观质量评价方法，并且从所用的卷积神经网络模型对无参考型评价方法进行了分类比较;接着介绍视频质量评价算法的相关数据库和评价算法性能指标，并对算法性能进行比较;最后对目前视频质量评价研究存在的问题进行总结，并展望了该领堿面临的挑战和未来发展方向。

利用蒙特卡罗方法模拟了多层离散随机介质对激光的偏振多次散射，结合激光雷达的特点，给出了半解析蒙特卡罗模拟方法的具体模拟步骤，考虑了光子在随机游走时，跨越分界层时引起的自由程调整，根据Mie 散射相函数对不同介质层进行了散射方向抽样，利用该方法计算了双层和三层水云的雷达多次散射去极化率随穿透深度的变化。从计算结果可以看出，随着穿透深度的增加，雷达去极化率增强，激光在从一种介质入射到另一种介质时，其去极化率增加的速度不同，分析了粒子有效半径、单次散射相函数以及消光系数对雷达去极化率的影响。该方法可以应用于偏振激光雷达对非各向同性云层或气溶胶微物理和光学特性的遥感反演。

高斯求积代码matlab GDE-FEM_1.0 MATLAB代码用于模拟经历凝结和凝结过程的气溶胶数量分布的时间演变。 近似方法应用了有限元方法。 提供了示例代码，说明如何使用这些功能来估计气溶胶数量分布： example_size_dist_evolution.m example_size_dist_evolution.m使用此软件包中提供的功能。 可以通过运行以下代码来复制“将有限元方法应用于气溶胶通用动力学方程（GDE-FEM 1.0）-与经典数值逼近进行比较”一文中得出的结果： GDE_FEM_MAIN.m 提供的功能 气溶胶数量分配的功能位于子文件夹GDE_functions中。 此处给出了代码的简短说明。 有限元矩阵创建代码 Coagulation_FEM_matrix_creator ：使用梯形规则方法创建凝血FEM矩阵。 Coagulation_quadrature_matrix_creator ：创建具有3点或5点高斯正交的凝固FEM矩阵。 Condensation_FEM_matrix_creator ：为冷凝方程式创建Petrov-Galerkin和Galerk

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传统用于总线系统或互联网的仲裁方法已不能很好地适应NoC应用环境。围绕NoC系统性能的关键影响因素——拥塞状态，提出了一种基于全局和本地拥塞预测的仲裁策略(GLCA)，以改善NoC网络延迟。实验结果表明，相对于RR方法，新仲裁算法使得网络平均包延迟和平均吞吐量最大分别可改善20.5%和8%，并且在不同负载条件下都保持了其优势。综合结果显示， GLCA与RR方法相比，路由器仅在组合逻辑上有少许增加(25.7%)。