STM32 HAL库 定时器外部中断 包含程序,STM32Cube MX配置
2023-02-21 17:35:05 24.3MB stm32
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工人资产缓存 Cloudflare Workers脚本可以代理和缓存来自Workers KV上外部来源的静态内容。 有关基本原理和设置的更多信息,请参见博客文章。 使用Workers环境变量SERVICE作为URL,并使用正确的CloudFlare帐户,区域ID和路由更新wrangler.toml。 示例:SERVICE |
2023-02-20 22:23:01 4KB JavaScript
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C# WInForm窗体嵌入外部EXE程序
2023-02-20 09:11:26 48KB c# winform 外部EXE嵌入窗体
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velo2cam_calibration velo2cam_calibration软件为由LiDAR和摄像头设备组成的任何一对传感器实现了最新的自动校准算法[1]。 该软件以ROS软件包的形式提供。 在马德里卡洛斯三世大学开发的软件包。 设置 要安装此ROS软件包: 将存储库克隆到您的catkin_ws / src /文件夹中。 安装运行依赖项: sudo apt-get install ros--opencv-apps 建立您的工作区。 用法 有关如何使用此软件的详细说明,请参见 。 要在虚拟环境中测试算法,您可以启动我们的中包括的任何校准方案。 标定目标 下图显示了该算法使用的建议校准目标的可能实施例及其相应的尺寸图。 注意:为方便起见,可以使用其他尺寸。 如果是这样,请相应地配置节点参数。 引文 如果您在研究中使用这项工作,请考虑引用以下论文: [1]
2023-02-17 19:48:11 3.27MB automatic-calibration-algorithm C++
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为了控制Arduino的随机睡眠与唤醒,不采用“预定睡眠-随机唤醒”的常规设计模式,而是通过一个外部中断随机使Arduino进入睡眠,并且通过同一个外部中断随机唤醒Arduino。首先使用开源Enerlib和LowPower库对ArduinoPro Mini进行实验,然后应用于实际的工程设计中,取得了很好的效果。该方法可以作为成熟的方案推广到工程设计的实际应用当中。
2023-02-16 13:57:09 100KB 外部中断 arduino 硬件 文章
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火龙果软件工程技术中心关键词:CMMI、软件工程、MA、度量、PP、项目计划、项目估算功能点估算法是软件项目管理众多知识中比较有技术含量的一个。在软件项目管理中项目计划制定的优劣直接关系到项目的成败,项目计划中对项目范围的估算又尤为重要,如果项目负责人对项目的规模没有一个比较客观的认识,没有对工作量、所需资源、完工时间等因素进行估算,那么项目计划也就没有存在的意义。FP功能点估算法的特点项目范围的估算在CMMI的“MA”度量分析管理和“PP”项目计划中均有涉及,对软件项目范围的估算有很多种方法,常见的就是LOC代码行和FP功能点法,它们之间的区别和关系如下:FP功能点估算法常用在项目开始或项目
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因公司需要做一个外部程序操控DOORS的demo工具,调研了一些关于dxl的内容,保密性就不传代码了,给了dxl的用户手册,和几个dxl代码编写的案例,以及怎样用C#调用cmd执行dxl文件的关键代码
2023-02-06 16:40:55 3.86MB 用户手册 DXL C# DOORS
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刀 的独立版本,可在之外使用。 安装 使用composer安装: composer require jenssegers/blade 用法 通过将视图文件所在的文件夹和一个高速缓存文件夹传递给它来创建Blade实例。 通过调用make方法来渲染模板。 有关Blade模板引擎的更多信息,请访问 。 use Jenssegers \ Blade \ Blade ; $ blade = new Blade ( 'views' , 'cache' ); echo $ blade -> make ( 'homepage' , [ 'name' => 'John Doe' ])-> render (
2023-02-05 01:57:26 3KB laravel template-engine view blade
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STM32的外部SRAM程序,亲测可用。内有详细注释和说明文档,很好的参考资料。
2023-02-03 20:41:04 195KB SRAM
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人工神经网络 具有反向传播和动量的人工神经网络(不使用角膜和张量流) 楷模 实施步骤 导入必要的库 麻木 matplotlib 球状 cv2 随机的 操作系统 下载并预处理数据集 加载训练和测试数据集 随机训练和测试数据集 调整图像大小并进行归一化 初始化随机权重和偏差 创建字典以存储权重和偏差 将权重和偏差初始化为零以进行反向传播 修复所有超参数 学习率 纪元数 层数 每层的单位数 动量(
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