国家转换器 国家/地区转换器(coco)是一个Python软件包,用于在不同类别之间和不同命名版本之间转换和匹配国家/地区名称。 在内部,它使用正则表达式匹配国家/地区名称。 Coco还可以用于在不同分类方案之间建立聚合一致性矩阵。 目录 建立国家汇总的一致性 分类方案 数据来源和进一步阅读 沟通,问题,错误和增强 贡献 相关软件 引用国家转换器 致谢 动机 迄今为止,在(元)数据描述中还没有关于如何命名或指定各个国家的单一标准。 尽管某些数据源遵循ISO 3166,但该标准除数字分类外还定义了两个字母和三个字母的代码。 为了使问题进一步复杂化,许多数据库没有使用现有标准之一,而是使用未标准化的国家/地区名称对国家/地区进行分类。 国家/地区转换器(coco)可自动执行来自不同标准和版本的国家/地区名称的转换。 在内部,coco是基于一个表格的,该表格指定了每个国家/地区不同的IS
2023-04-04 10:30:12 176KB HTML
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本文介绍了航测1:500房屋测量技术方案,包括技术标准、航飞摄影基本流程、项目所用测量数据、像控点选取、倾斜摄影测量技术方案、无人机航测方案和CC建模流程。其中,航飞摄影基本流程包括前期准备、飞行计划、摄影测量、数据处理和产品制作等步骤。此外,本文还介绍了如何选取像控点,以及倾斜摄影测量技术方案、无人机航测方案和CC建模流程的具体内容。
2023-04-04 09:01:46 1.4MB 无人机 航测 建模
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remixpacks.club无法访问解决方案(基于Python的base64磁力链接地址解析) 博文: https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/129181573
2023-04-04 03:39:50 1.59MB Python
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大于二十种模型的对比以及模型集成,本方案保证回归准确率和创新性,限时发布! 我们的建模方案使用Pycaret作为机器学习工具,PyCaret 是 Python 中的开源低代码机器学习库,可自动执行机器学习工作流程。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具,可以成倍地加快实验周期并提高工作效率。与其他开源机器学习库相比,PyCaret 是一个高度封装的低代码库,可以用几行代码代替数百行代码。这使得机器学习实验呈指数级快速和高效。
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9V转5V,12V转5V的降压和LDO方案选型 9V转5V降压芯片,12V转5V降压芯片,9V转5V稳压芯片,12V转5V稳压芯片, 9V转5V恒压输出方案,12V转5V输出的恒压降压方案,9V转5V的LDO芯片,12V转5V的LDO芯片。
2023-04-03 20:02:00 284KB 9V转5V 12V转5V
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9V 降压 3.3V,12V 降压 3.3V 的 DC-DC 降压芯片,外围极简 3A 的 LDO,持续稳定输出芯 片方案,稳压芯片,开关芯片,低纹波低功耗电源 IC,给 MCU 供电和 3A 降压 IC,给单片 机供电和降压方案,降压芯片和电路图方案
2023-04-03 19:47:44 1.42MB 9V降压3.3V 12V降压3.3V稳压
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四轴飞行器实物图 使用软件须知: 1. 打开纸飞机四轴APP 2. 界面功能如下 3. 点击连接按钮,选择蓝牙设备Aircraft4j 4. 油门解锁在左下角,油门杆拉到最底端才能解锁 5. 软件使用重力感应功能,四轴的姿态将和手机姿态保持一致,手机水平,四轴 也将 水平,手机向左倾斜,四轴也将向左飞,所以解锁前请将手机保持水平 6. 校准和PID 按钮可以设置四轴传感器校准参数和PID 参数。 7. 第一次试飞请在空旷地段进行 四轴飞行器演示视频: 附件包含以下资料: Aircraft4j_v1.01.apk 四轴电路图.pdf 四轴固件_v1.6.hex 四轴手机客户端软件使用说明v1.0.pdf 四轴遥控器上位机蓝牙通讯协议参考_v0.4.docx
2023-04-03 17:17:01 946KB 四轴飞行器 nrf24l01 蓝牙控制 电路图
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(一)现状:数据源多样,数据集成的成本高; 数据服务接口规范不统一,系统集成的难度大; 数据服务接口缺乏集中管理,系统运维成本高; 数据的存取展现和存取没有进行剥离,任何哪个层面的调整都会伤筋动骨; 系统的弹性差,业务层次较为固定,系统进行纵向扩展几乎不可能。 (二)对策:对多数据源进行集中管理; 统一数据服务接口规范; 对数据服务接口进行集中管理; 将数据的存取、计算模型和展现方式进行剥离,降低服务的耦合度; 数据服务层,支持可伸缩的多层应用框架;
2023-04-03 16:41:36 1.39MB 数据结成 数据展现 解决方案
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将认知无线电中的动态频谱分配技术应用在无线传感网中,针对工作在ISM(industrial,scientific and medical)频段的无线传感网面临的频谱资源紧缺问题,提出一种基于改进自适应遗传算法的动态频谱分配方案。该算法以图论着色模型为基础,以最大带宽收益和最小切换频率为目标函数,在交叉和变异过程中采用自适应交叉概率和变异概率代替固定的交叉概率和变异概率。仿真结果表明,与传统遗传算法和颜色敏感图论着色算法相比,该算法可以实现提高频谱利用率、降低能量消耗的预期目标。
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该步进电机采用四轮驱动,实现 前进 后退 左转 右转 停止等功能。 步进电机仿真电路截图: 步进电机源码部分截图:
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