西门子ppi协议c代码

概述 该代码适用于以下论文：用于视网膜血管分割的空间注意U-Net。 我们报告DRIVE和CHASE DB1数据集的最新性能。 布达佩斯技术经济大学（CME）的郭长禄（Changlu Guo）编写的代码。 我们在Ubuntu 16.04上进行培训和评估，它也适用于Windows和OS。 数据集 数据扩充： （1）随机轮换； （2）增加高斯噪声； （3）色彩抖动； 2. （4）水平，垂直和对角线翻转。 如果您不想进行上述扩充，只需从我的链接下载即可。 快速开始 训练 运行或 测验 运行或Eval_chase.py 环境环境 凯拉斯2.3.1 Tensorflow = = 1.14.0 关于凯拉斯 Keras是一个极简的，高度模块化的神经网络库，用Python编写，能够在TensorFlow或Theano上运行。 它的开发着重于实现快速实验。 能够以最小的延迟将想法付诸

例子中实现用sqlDependency监控sqlserver数据库中某张表变动，从而触发前台页面进行操作，并详细说明了注意事项。

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基于STM32F10xC8T6 FOC电机控制代码，内含无刷电机，单电阻电流采样控制，3电阻电流采样，Hall采样等实现无刷电机的控制，对学习STM32及电机控制有很大的帮助

使用matlab编写的三种实现帧同步的代码

聚合视图对象检测 此存储库包含用于3D对象检测的聚合视图对象检测（AVOD）网络的Python实现的公共版本。 （ ，（ ，，（ ，（ 如果您使用此代码，请引用我们的论文： @article{ku2018joint, title={Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation}, author={Ku, Jason and Mozifian, Melissa and Lee, Jungwook and Harakeh, Ali and Waslander, Steven}

matlab 佛度的代码完整 (FP) 和紧凑 (CP) 极化 SAR 数据的散射型参数提取和新型聚类方案 一般信息 此代码使用参数 ，对于 FP 和 ，对于 CP 数据执行无监督聚类。 和 是 FP 和 CP 数据的目标特征参数，给出为， 这里， 和 是T3矩阵的对角元素。 SC 和 OC 定义为， 和， ; 和 是 CP SAR 数据的斯托克斯元素。 和 是 3D 和 2D Barakat 偏振度。 聚类图 阴影区域是不可行的区域。 请关注这篇文章了解更多详情：。 启动并运行 这是一个基于MATLAB的代码。 要运行代码，需要FP的相干矩阵元素 ( T3 ) 和CP协方差矩阵元素 ( C2 )。 如果 和 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。 如果 , , 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。 NB T3 和 C2 矩阵元素应以 PolSARpro 格式导出，T3 或 C2 目录应包含由 PolSARpro 生成的“config.txt

机载LiDAR点云滤波-SMRF简单形态学滤波（MATLAB代码）

使用螳螂优化算法来寻找目标函数 f(x) = x^2 的最小值，包含代码，注释。 打开 Python 环境，比如 Jupyter Notebook、PyCharm 或者命令行终端等等。 将上述代码复制粘贴到 Python 编辑器中。其中，Mantis 类定义了螳螂优化算法的实现细节，包括初始化、捕食、逃避和迁徙等过程，optimize 函数作为主函数对整个算法进行控制。在代码中定义一个函数 func，该函数接受一个一维数组（即位置向量）作为输入，并返回一个实数（即适应度值）作为输出。您需要按照具体问题设计相应的评价函数，并将其作为参数传递给 optimize 函数。