供应链管理环境下物流的特征
2022-10-24 13:08:09 338KB 供应链管理环境下物流的特征
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OpenGL入门学习——写给想用计算机画图的朋友
2022-10-24 10:12:18 38KB OpenGL
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关于NoisePy NoisePy是一个Python软件包,旨在快速轻松地计算环境噪声互相关函数。 它提供了用于噪声监视和表面波色散分析的其他功能。 免责声明:此代码不应“按原样”使用,也不能像黑盒一样运行。 希望用户更改本地路径和参数。 向github提交一个问题,其中包含要调试的脚本和错误消息之类的信息。 可以在找到详细的文档。 引文: 如果您使用的出版物代码,请引用以下参考文献:Jiang,C.和Denolle,M.“ NoisePy:一种用于地震环境噪声地震学的新型高性能python工具。” 地震研究快报91(3):1853–1866。 安装 由python脚本组成的NoisePy的性质允许灵活的软件包安装,这实际上是为了构建脚本和相关功能赖以生存的依赖库。 我们建议使用和安装库,因为它们具有说服力。 下面是我们测试过的命令行,这些命令行将创建一个运行NoisePy的pyt
2022-10-23 22:49:40 28.03MB Python
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控制蜂鸣器代码,适合参考 控制蜂鸣器代码,适合参考 控制蜂鸣器代码,适合参考
2022-10-23 15:26:51 135KB qt 蜂鸣器
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针对井下环境亮度低,粉尘严重等造成监控视频图像光照不均匀以及模糊不清等问题,提出了基于二维伽马函数实现井下视频图像增强的算法。该算法运用具有边缘保持性的引导滤波提取光照分量,通过二维伽马函数自适应调整光照,并运用基于受限自适应的直方图均衡化调整全图的对比度,从而提高图像的清晰度以及信息量。提出的算法与经典算法相比,无论是在视觉效果上,还是在信息熵,平均梯度,标准差等方面都优于经典算法。结果表明该方法可有效提高图像的清晰度,信息量以及对比度,同时减轻井下光照不均匀以及粉尘造成的图像质量不高的问题,提高了井下视频监控图像中的整体的视觉效果。
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Lua_5.44压缩包安装环境
2022-10-22 19:07:28 352KB lua 热更新
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基于STM32和阿里云的宠物环境检测系统设计(PCB设计有一些瑕疵,但是可以用,可以在此基础上做修改)-具体实现可查看博客 1、STM32采集温湿度,二氧化碳浓度在本度OLED进行数据显示 2、STM32通过串口将数据发送给ESP8266,然后将数据上传到阿里云 3、手机app进行远程查看数据+远程控制开关的打开状态 4、温度高于设置的阈值是进行蜂鸣器报警(按键可以调整阈值变化) 所需材料 1、STM32F103ZET6芯片 2、ESP8266 3、DHT11 4、三合一气体传感器(二氧化碳浓度/甲醛浓度) 5、蜂鸣器 6、0.96寸OLED屏
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OSATE在eclipse的开发环境上的运行空间配置
2022-10-22 17:05:39 152KB OSATE WorkspaceData Eclipse
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linux与计算第一阶段services新环境Template安装步骤
2022-10-21 22:00:34 1.66MB 第一阶段
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TI+Z stack协议栈开发环境和工作流程
2022-10-21 11:36:11 218KB z-stack
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