将Jhead源文件进行二次封装，获取图片EXIF信息，简单易用。

具体描述请看我的博客：低成本MEMS惯导系统的捷联惯导解算MATLAB仿真

Zxing是android上的一个对条形码和二维码扫描和生成的软件，由于需求，我将Zxing简化到只具备code-128的条形码的扫描功能，核心代码，可以直接用或者以此类推来帮助对Zxing的学习。 PS：稳定版，已测试

在宽动态范围辐射测温系统中,不同温度的辐射源采用透过率不同的中性密度衰减片以及不同的积分时间,往往需要重新定标,且重新定标过程繁琐,降低了系统的效率。在分析定标理论的基础上,建立了考虑积分时间和中性密度衰减片透过率的宽动态范围辐射定标模型,提出了一种简化的定标方法,经过两次不同积分时间的定标,可以推导出前置不同透过率衰减片、不同积分时间的定标模型;通过对前置透过率为0.0278%的衰减片在0.8 ms及1 ms积分时间下的定标分析,计算出系统由内部暗电流及杂散辐射引起的灰度响应,从而分别推导出前置透过率为0.0740%和0.8193%的衰减片在不同积分时间下的定标模型,最后通过实验检验定标模型的测温精度。实验结果表明:利用所提出的简化定标方法,透过率为0.0740%的衰减片在0.8 ms及1 ms积分时间下的定标模型的测温误差分别≤0.36%和≤0.46%;0.8193%衰减片在0.2 ms积分时间下的测温误差≤4.5%。在一定的误差允许范围内,所提定标方法在提高定标效率的同时,保证了一定的测温精度。

不用安装Oracle客户端也可以使用PLSQL Developer， 已安装了oracle的用户，如想试用本软件，安装前请备份好与oracle相关的注册表信息! 否则，卸载本软件将影响原有oracle的正常使用!!

本篇文章主要介绍了浅谈Async和Await如何简化异步编程，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

基于CenterNet简化后只做目标检测的源代码， 各个文件说明： （一）目录层级 data：存放训练数据，目前只存放了太平洋汽车网的训练数据，主要是识别车牌的位置。只有训练集的数据。 exp：训练中日志存放的位置 images：验证时候图片存放的位置 models：存放训练过程中产生的模型 src：源代码 （二）文件说明： dataset: -- CtdetDataset.py: 读取图片并进行预处理 detector: -- CtdetDetector.py: 预测推理流程 model: 存放各个BackBone的模型代码 prune: -- prune.py: Slimming裁剪方法 train: -- CtdetTrainer.py: 训练主体流程 -- CtdetTrainer_NNI.py: 基于NNI裁剪训练主体流程 -- losses.py: 训练中各种loss的计算方法 utils: -- image.py: 图像处理方法，包括高斯变化，调整亮度、饱和度等方法 -- logger.py: 日志处理方法 src: -- demo_3dcar_ai.py: 一张图片推

基于MATLAB编程，利用PSO寻找函数全局最优（可自行扩展）； 代码注释多，简化强，仅一重循环，便于理解PSO算法编程

澳大利亚简化的 14 台发电机基准松散地基于澳大利亚南部和东部的电力系统。 该基准由阿德莱德大学 (Mike Gibbard & David Vowles) 开发，用于研究型研究和教育目的。 该基准的 SimPowerSystems 实现的作者是来自 IREQ Hydro-Québec 研究所的 Ali Moeini 和 Innocent Kamwa。 该模型有 59 条总线、14 台发电机（基于通用参数为涡轮机和调速器系统建模合适的模型）和 29 个负载。 此模型中还包含多个电力系统稳定器 (PSS) 模块和多频段电力系统稳定器 (MBPSS) 模块，以及连接在 B_205 总线上的静态无功补偿器 (SVC) 模块。 __ 参考A. Moeini、I. Kamwa、P. Brunelle、G. Sybille，“在 SimpowerSystems 中实施的开放数据 IEEE 测试系统用于

SmartGreenhouse:集成嵌入式系统，代表智能温室的简化版本