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3、“最”复杂的例子（F14） 在matlab命令窗口中输入：f14

内容概要：本文介绍了AMESim与Simulink联合仿真模型在热泵空调系统中的应用，涵盖了模型转换、控制策略及具体实施步骤。文中详细描述了压缩机转速控制（PID和模糊控制）以及电子膨胀阀开度控制（PID控制），并通过PPT形式讲解了联合仿真的具体步骤。通过这种方式，可以更精准地模拟热泵空调系统的运行状态和性能，提升系统效率并优化控制策略。 适合人群：从事热泵空调系统研究与开发的技术人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要对热泵空调系统进行深入研究和优化的项目，旨在提高系统的性能和稳定性，掌握先进的控制策略和技术手段。 其他说明：文中使用的软件版本为AMESim2020.1和MATLAB R2016b，提供了详细的PPT讲解，便于理解和实操。

.obj WaveFront OBJ (a .mtl file is also created) .dae Collada Digital Assets Exchange .stp STEP Standard for the Exchange of Product Data .igs IGES Initial Graphics Exchange Specification .xml XML Property definitions and decomposition tree .svg SVG Scalable Vector Graphics (2D floor plan)

用于3dmax和mdx转换 两个关键文件 1）Scripts->NeoDexInstaller.ms //安装 2）Scripts->NeoDexUninstaller.ms //卸载 适合大部分3DMAX使用

文件中包含内容： 使用平台为RK3588 (1)step1:pt模型转onnx (2)step2: onnx调用做推理 (3)step3: onnx转rknn模型 (4)step4:rknn模型调用

基于Keras深度学习的自动化前端开发：SketchCode五秒钟将线框原型图转换成HTML代码

gltf2usd 该工具是一个命令行Python脚本，可将glTF 2.0模型转换为USD，目标是从glTF到usd，usda，usdc或usdz的简单管道转换。 该工具是概念验证工具，用于确定格式转换的详细信息，这对于实际的C ++ USD插件而言可能很有用。 它已使用USD v18.09和v18.11在Windows 10和Mac OS 10.14 Mojave Beta上进行了开发和测试，并且是根据USD Python API构建的。 根据核心glTF 2.0规范，该工具当前仅适用于glTF 2.0文件（除PbrSpecularGlossiness和KHR_texture_transform之外没有扩展名）。 支持的功能 glTF节点已映射到USD Xform glTF PbrMetallicRoughnessMaterial映射到USDPreviewSurface glT

DeepBindToKeras Av在这里。 我编写了将DeepBind模型转换为Keras的代码。 这有点痛苦，但是我对结果感到满意。 一些不错的功能：与原始的DeepBind预测代码一样，如果该模型适用于DNA序列，那么我将自动取正向和反向互补序列的最大值。 我还处理了具有隐藏的完全连接层和平均池的模型的情况（某些RNA模型存在平均池）。 注意事项： Keras要求批次中的所有输入都具有相同的长度（批次之间的输入长度可以不同，但​​是在批次内，长度必须相同）。 因此，我的转换代码要求您指定输入长度。 当输入大小为<= int（conv_filter_length * 1.5）时，输出在数值精度上与DeepBind输出完全相同（我使用DeepBind附带的4个示例序列和4个模型进行了比较） 当输入大小> int（conv_filter_length * 1.5）时，输出是相

在本文中，我们将ResNet模型转换为Core ML格式。