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本人是H3C金牌代理商的一个技术员，想到平时做方案选型的苦恼，2013年7月24、25特意花了两天时间制作了本资料，内容涵盖H3C全系列产品的详细参数、支持用户数，各个系列的命名规则，支持用户数的算法，相信会给各位IT工程师很大的便利，本人卖的分数可能有点高，但是我觉得大家下载了以后保证不后悔，本人亲自完成制作，不可转载。文件有点大（10M），打开注意看下方表，分为很多个表，千万不要错过，不然就很遗憾了

脑电信号基础matlab代码电管 用于脑电图 (EEG) 数据处理管道的代码集合。 这些工具实际上并不包含任何新的信号处理工具。 它们只是为了在处理大量数据集时让您的生活更轻松。 尽管该管道包括用于计算大平均 ERP、小波分解和 FFT 的工具，但其主要目的是通过prep_master.m脚本及其调用的函数进行预处理。 安装： 从 下载最新版本，将其解压缩并从 Matlab 中运行 ElektroSetup.m。 你需要什么： 最近的 Matlab（在 R2019b 上测试） EEGLAB (2019.1) 插件：Cleanline、SASICA、eye-eeg（最近的 github 版本！ ）、PREP 等。您将收到有关不匹配的依赖项的警告（请参阅elektro_dependencies.m ） SubjectsTable.xlsx（此存储库中包含一个示例）：一个 Excel 电子表格，其中包含您的主题列表和有关这些数据集的信息。 Matlab 声称也可以读取 .odt 文件，但至少在我们的机器上这是行不通的。 此表中的重要列是： 名称：多个函数需要此列，其中包含每个数据集的名称、代

EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

我们考虑了最近发展起来的加权集合路标(WEM)方案[J]。化学。acta physica . 152,234114(2020)]，并测试其模拟配体-受体解离动力学的能力。我们对以下主客系统进行了WEM模拟:Na+/Cl-离子对和带有FK506结合蛋白(FKBP)的4-羟基-2-丁酮(BUT)配体。作为证明或原理，我们证明了WEM形式再现了Na+/Cl-离子对解离的时间尺度和由长时间常规MD模拟得到的自由能剖面。为了提高应用于蛋白质配体结合动力学和热力学的WEM计算的准确性，我们引入了一种改进的WEM方案，称为加权集合约束释放里程碑(WEM- rr)，该方案可以在不增加额外计算成本的情况下增加每个里程碑的起始点数量。WEM-RR计算得到的配体停留时间和束缚自由能与实验和以前的计算结果一致。此外，利用这一里程碑式的框架，还可以以较低的计算成本计算出绑定时间和速率常数、解离常数和提交器prob能力。我们还提出了一种分析方法来估计结合率常数(kon)时，主要是扩散驱动的结合。我们表明，WEM方法可以有效地计算描述配体-受体结合/解结合的多个实验观察值，是计算机辅助抑制剂设计的一个有前途的候选

内有Aptio_V_AMI_Firmware_Update_Utility.zip Aptio_4_AMI_Firmware_Update_Utility.zip AMIBIOS8_AMI_Firmware_Update_Utility.zip

这是SVG格式的各种技术图标，标志符号，徽标和其他图像的集合。 图标主要与Azure相关，但还有其他各种品牌和徽标以及抽象/通用符号。 所有文件都通过运行，以清理并优化它们，并启用了'removeDimensions'插件 可以预期，这三个主要的Azure图标集之间存在许多重叠，但是每个图标集也具有唯一的图标，因此它们被包含在内。 压缩成一个合并的超级集将是一项艰巨的任务 变更日志 所有权和版权 我不将所有权归因于任何这些图标和图像。 没有侵犯版权的目的。 所有文件均来自公共互联网和各种Microsoft网站，并已从中进行抓取。 在合理使用下将它们收集在这里。 Microsoft允许在体系

血缘关系解析工具源码_对hql集合进行静态分析_获取hql对应的血缘图

elk-7.6.0-win-64.zip集合

ttkbootstrap Tkinter TTK的现代主题的集合，这些主题使用标准的跨平台主题（“蛤”，“ alt”，“经典”，“默认”）构建。 这些主题中的大多数都是从发布的开源引导主题改编和/或启发而来的。 安装 pip install ttkbootstrap 示范 您可以通过在python解释器中执行以下代码，在现场演示中查看以下示例 >> from ttkbootstrap import Demo >> Demo () 基本用法 from ttkbootstrap import BootStyle , ttk style = BootStyle () style . theme_use ( 'flatly' ) root = style . master # create widget with primary colors ttk . Label ( root , text