本文概述了光敏电阻的基本原理和特点，并介绍了光敏电阻的基本结构和用于实现电路控制的功能；并介绍了其用于控制路灯的设计方案，并对程序进行调试及性能分析。

光伏系统在不同的辐照度下运行，并且通过连接MPPT电路以MPPT点运行

随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。

基于Multisim的四路可改秒数声光显示计分抢答器仿真

光学设计PPT 讲述光学设计的相关知识和内容，概述性的讲述更容易整体把握。

matlab光照模型代码InfoGAN InfoGAN体系结构 Tensorlayer的实现。 结果 MNIST 操纵第一个连续潜在代码 更改将旋转数字： 操纵第二个连续潜在代码 更改将更改数字的宽度： 操纵离散潜在代码（分类） 更改将更改数字的类型： 随机生成和损失图 G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加，这表明鉴别器越来越强，并且表明训练结束。 西莉亚 操纵离散潜在代码 方位角（姿势）： 有无眼镜： 发色： 发量： 灯光： 面Kong 损失图 方位角 随机生成 椅子 回转 跑步 MNIST 开始使用python train.py训练； 这将自动下载数据集。 要查看结果，请执行python test.py并输入已保存模型的编号。 西莉亚 在config.py设置图像文件夹。 数据集的一些链接： 开始训练。 python train.py 面Kong 在config.py设置您的数据文件夹。 BFM 2009的链接： 。 在生成数据之前，应先下载该文件。 使用data_generator的代码生成数据。 在MATLAB中调用gen_data 。 开始使用python train.

给物体添加高光特效、光圈等 多参数可配置

应用随机过程概率模型导论 第11版 [（美）SHELDON M.ROSS著；龚光鲁译][人民邮电出版社][2016.03][638页 下 超清

光猫PPPOE上网抓包详解，包括PPPOE的三个阶段。

vim-垂直移动 向 vim 添加垂直移动动作。 这些将光标“向上”或“向下”移动尽可能多的行而不改变光标列。 通过这些动作 - 光标始终保持在同一列！ 这些在视觉块模式下特别有用。 这些动作有点难以口头解释，因此请务必查看下面的动画示例。 议案 [v - 向上移动尽可能多的行而不改变光标列 ]v - “向下”移动尽可能多的行。 也不会改变光标列 例子 问题场景：使用vanilla vim（未安装vim-vertical-move）选择具有垂直移动的文本块。 请注意在使用原始段落运动时光标列位置如何丢失} 。 使用 vim-vertical-move 的解决方案：按]v光标“向下”移动尽可能多的行，而不改变光标列。 安装 病原git clone git://github.com/bruno-/vim-vertical-move.git ~/.vim/bundle/vim-verti