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配电网重构，MATLAB程序

5G前景展望系列：变革关键服务, 促进经济复苏，迎接大重构时代 -WEF pwc.pdf

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重构之旅

MATLAB工具箱大全-基于约束的重构分析工具箱Cobratoolbox

中文简体| ajax代理 简介 ajax-proxy是一个用ES6中代理特性实现的用于代理原生对象XMLHttpRequest的库，它可以使您从对XMLHttpRequest进行操作。 使用 安装 CDN约会 < script > https: //unpkg.com/ @lazyduke /ajax-proxy/dist/index.min.js </ script > NPM约会 npm install @lazyduke/ajax-proxy 指南 API ajax-proxy使用起来十分简单，只有两个方法proxyAjax和unProxyAjax ，只要您对XMLHttpRequest有所了解，就能很快上手使用。 proxyAjax（proxyMap） proxyMap ：代理对象， key为需要代理的属性或方法， value具体的函数 普通属性： response ， responseText ， timeout ......以上可以同过对读/写的操作进行代理，当代理写操作时，可以直接将值指定为true并配合代理方法，对一些只读属性如response进行修改。注意：

8点法的算法的OpenCV实现，适合学习双目相机三维重建的人

为了提升某型飞机配电系统电能转换与分配的高可靠性，利用变结构控制方法，以Dobson 和Chiang 的配电系统为模型，设计一个电压调节器。该调节器以电压为控制输入，通过改变变压器的匝数比控制输入电压，利用滑模变结构控制理论选取适当顺滑平面，使配电系统输出稳定的趋近顺滑平面，最终达到电压调节的目的。通过Matlab 仿真，验证了该方案的可行，达到了设计要求。

LayoutNet v2 我的IJCV论文的PyTorch实施： 从单幅360图像重建曼哈顿房间布局：最先进方法的比较研究 新增：我们的注释数据集已发布！ LayoutNet的原始Torch实现在。 LayoutNet的改进 扩展到曼哈顿总体布局（在我们新标记的MatterportLayout数据集上） 使用ResNet编码器而不是SegNet编码器 培训细节和实施细节 基于梯度上升的后期优化，根据Sunset1995的PyTorch修订 添加数据增强 要求 Python 3 PyTorch> = 0.4.0 numpy，scipy，泡菜，skimage，sklearn，随机，cv2，匀称 火炬视觉 Matlab（用于深度渲染） 下载数据和预先训练的模型 下载，并将其放在./model/文件夹下。 下载经过，并将它们放在./data/文件夹下。 从原始下载gt，并在下载已处理的然后将其放在./data/文件夹下 （可选）下载原始LayoutNet的.t7，并将其放在./data/文件夹下 下载我们新标记的，并将其放在./data/文件夹下。 从经过Matterport