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【matlab项目源码】amesim和matlab simulink联合仿真设置方法及多个精彩例程.zip
matlab项目资料仅供学习参考,请勿用作商业用途。 你是否渴望高效解决复杂的数学计算、数据分析难题?MATLAB 就是你的得力助手!作为一款强大的技术计算软件,MATLAB 集数值分析、矩阵运算、信号处理等多功能于一身,广泛应用于工程、科学研究等众多领域。 其简洁直观的编程环境,让代码编写如同行云流水。丰富的函数库和工具箱,为你节省大量时间和精力。无论是新手入门,还是资深专家,都能借助 MATLAB 挖掘数据背后的价值,创新科技成果。别再犹豫,拥抱 MATLAB,开启你的科技探索之旅!
2025-09-12 14:18:58
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matlab项目
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企业SEO站 v17.7 无组件生成HTML.rar
企业SEO网站具有强大的SEO网站优化功能,快速让您的网站在搜索引擎中脱颖而出,让更多的客户找到您。 企业SEO网站安装 1、上传至虚拟主机[根目录]。 2、若上传至虚拟主机根目录则要修改文件(特别注意修改 网站配置中 网站地址 域名 “/” 如然后 点击生成静态化 因为本站专注优化网址是绝对路径利于搜索引擎抓取)注意:子目录下可留空 3、网站常规设置(网站名称、网站关键词、网站描述、网站地址、联系方式、备案统计等)都在"网站配置"设置。 4、快速瞬间整站DIV CSS 生成 HTML 整站强大的SEO优化功能,让更多的客户找到你。 5、"Manage/Login.Asp"管理登录路经,初始账号:admin,初始密码:admin 6、整站生成请先修改 网站配置/网站地址 注 路径为绝对路径 例如: 域名 “/” 然后点击生成 企业SEO站 v17.7 无组件生成HTML 更新日志 全自动兼容手机PC端网站一体化自动识别缩放。 企业SEO网站前台截图 企业SEO网站后台截图 相关阅读 同类推荐:站长常用源码
2025-09-12 14:05:58
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Asp源码-企业网站
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视觉框架VM PRO 2.7升级版:集成机器人流程、多任务C#源码与halcon算法,支持多家相机SDK,适配Visual Studio 2022与Halcon 20.11。
内容概要:本文详细介绍了视觉框架VM PRO 2.7的新增功能及其在机器视觉开发中的应用。该框架不仅提供了强大的C#源码支持,还集成了多个品牌的相机SDK以及运动控制卡,实现了多任务流程的高效管理和并行执行。文中展示了具体的代码示例,如初始化Halcon图像对象、连接海康威视相机、控制雷塞运动控制卡等,帮助开发者快速上手。此外,框架还提供了丰富的算法模块和配置选项,使得图像处理更加简便直观。 适合人群:从事机器视觉开发的技术人员,尤其是熟悉C#和Halcon的开发者。 使用场景及目标:适用于需要高效集成多种相机和运动控制设备的自动化项目,旨在提高生产效率和降低开发难度。具体应用场景包括但不限于生产线上的质量检测、物体识别、尺寸测量等。 其他说明:框架支持多任务并行处理,提高了系统的稳定性和响应速度。同时,提供了详细的环境配置指导和异常处理机制,确保开发者能够顺利部署和维护系统。
2025-09-12 14:03:48
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2018最新仿720全景在线制作云平台网站PHP源码(新增微信支付+打赏+场景红包+本地存储)
2018最新仿720全景在线制作云平台网站PHP源码(新增微信支付+打赏+场景红包+本地存储)
2025-09-12 13:41:27
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全景导览
全景视频
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xcpccp标定协议栈源码:量产项目集成Demo工程,支持Canape和INCA标定工具 CAN通信
内容概要:本文详细介绍了XCP/CCP标定协议栈的源码及其在多个微控制器(如S32系列和Tc系列)上的集成方法。文中提供了具体的代码示例,展示了如何进行硬件抽象层的配置、标定信号的映射以及动态DAQ配置。此外,还分享了在不同平台上移植的经验和注意事项,强调了集成Demo工程的便捷性和实用性。 适合人群:从事嵌入式系统开发的技术人员,尤其是那些需要进行数据观测与标定工作的工程师。 使用场景及目标:帮助开发者快速将XCP/CCP协议栈集成到新的项目中,减少开发时间和复杂度,提高工作效率。同时,为后续优化和扩展(如云端同步)打下基础。 其他说明:文中提到的源码可以在Git仓库的xcp_integration_template分支获取,建议关注不同平台的HAL层实现差异。
2025-09-12 09:55:44
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XCP/CCP标定协议栈源码在量产项目中的集成与优化
内容概要:本文详细介绍了XCP/CCP标定协议栈源码在多个量产项目中的应用。该源码提供了集成Demo工程,支持Canape与INCA标定工具,适用于S32k144、S32k3、Tc397等多个硬件平台。文中展示了关键代码片段,涵盖数据处理、命令分发、内存布局、传输层实现等方面的技术细节。此外,还分享了一些调试技巧和移植经验,强调了协议栈在提高工作效率和跨平台兼容性方面的优势。 适合人群:从事嵌入式系统开发,尤其是车载标定项目的工程师和技术人员。 使用场景及目标:① 快速集成XCP/CCP协议栈到量产项目中;② 提升标定工具(如Canape、INCA)的操作效率;③ 实现跨平台移植,确保协议栈在不同硬件平台上的稳定性。 其他说明:文中提到的具体代码实现和调试技巧有助于开发者更好地理解和应用XCP/CCP协议栈,从而提高开发效率和产品质量。
2025-09-12 09:53:28
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(源码)基于Spring Boot和JavaFX的数据管理系统.zip
# 基于Spring Boot和JavaFX的数据管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring Boot和JavaFX框架开发的数据管理系统,集成了Mybatis Plus、Druid和Echarts等技术,实现了用户管理、数据预处理、数据查询、数据分析和数据可视化等功能。项目采用MVC三层架构模式,将系统业务划分为表现层、业务层和数据访问层,确保系统的模块化和可维护性。 ## 项目的主要特性和功能 1. 用户管理提供用户登录、注册、权限管理等功能。 2. 数据预处理支持数据的清洗、转换和加载(ETL)操作。 3. 数据查询提供灵活的数据查询接口,支持多种查询条件和排序方式。 4. 数据分析集成多种数据分析算法,如DBSCAN、异常检测等。 5. 数据可视化使用Echarts进行数据可视化展示,支持多种图表类型。 6. 文件管理支持文件的上传、下载、存储和处理,使用SFTP进行文件存储。
2025-09-12 09:37:58
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易语言红叶软件盒1源码,易语言红叶软件盒1.62
易语言红叶软件盒1.62源码,红叶软件盒1.62,读数据,改变列表状态,初始化列表框,加载默认皮肤,加载皮肤,调整皮肤颜色,卸载皮肤,指定不使用皮肤的组件,从资源加载皮肤,加载皮肤并设置色调参数,置皮肤透明度,获取指定点颜色,指定换肤类型,控制滚动条刷新,置菜单透
2025-09-12 09:20:33
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红叶软件盒1.62
改变列表状态
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基于形状轮廓多模板匹配的C++源码,采用OpenCV和Qt(MSVC2015)开发,支持多目标并行定位、计数、分类功能,亚像素级定位精度与加速运行速度 ,基于OpenCV和C++的多模板多目标高精度亚
基于形状轮廓多模板匹配的C++源码,采用OpenCV和Qt(MSVC2015)开发,支持多目标并行定位、计数、分类功能,亚像素级定位精度与加速运行速度。,基于OpenCV和C++的多模板多目标高精度亚像素定位并行处理源码——支持模板匹配、定位、计数及分类功能开发实战,c++ opencv开发的基于形状(轮廓)多模板多目标的模板匹配源码,可实现定位,计数,分类等等,定位精度可达亚像素级别,运行速度采用并行加速。 开发工具:qt(msvc2015) + opencv6 ,C++;OpenCV;形状(轮廓)多模板多目标模板匹配;定位;计数;分类;亚像素级别定位精度;并行加速;Qt(MSVC2015);OpenCV6。,C++ OpenCV形状多模板匹配源码:亚像素定位并行加速
2025-09-12 01:13:33
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sass
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将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集源码
1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 随着人工智能领域的飞速发展,数据集的准备已成为机器学习与深度学习研究中至关重要的一步。对于计算机视觉领域而言,准确的图像标注是训练优秀模型的基础。在图像标注领域,labelme作为一种流行的标注工具,其产出的标注文件广泛用于各类计算机视觉项目中。而Yolo(You Only Look Once)系列是当前流行的实时目标检测系统,其中YoloV8是该系列的最新进展。将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集的需求日益增长,特别是在图像处理、自动驾驶、安防监控等实际应用场景中。 本项目源码的开发,旨在解决数据集格式转换的痛点,使得研究者和工程师能够更加高效地准备用于训练和测试的数据。通过该项目,用户能够将labelme标注工具产生的标注文件转换为YoloV8所支持的语义分割数据集格式。这样一来,用户不仅能够节省大量数据预处理的时间,还能够更好地利用YoloV8的强大功能进行模型的开发和应用。 项目的资源代码已经过严格测试,保证了其稳定性和可靠性。无论是计算机领域的毕业生设计课题、课程作业,还是人工智能和计算机科学与技术的专业人员,都可以将此项目作为学习和研究的参考。值得注意的是,源码仅供学习交流使用,禁止用于商业用途,以保护原创者的权益。 为了使用该项目,用户需要有一定的编程基础,特别是熟悉Python语言,因为项目代码是使用Python编写的。项目文件名称为labelme2YoloV8,这表明其主要功能是从labelme的标注数据转换为适用于YoloV8的数据格式。转换过程中可能涉及数据格式的解析、图像的处理和新格式数据的生成等技术环节。 该项目的推出,不仅为机器学习社区提供了便利,还促进了计算机视觉领域研究的深入。通过这样的开源项目,更多的研究者能够参与到前沿技术的实践与创新中,共同推动人工智能技术的快速发展。
2025-09-11 22:35:37
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