UDE5.0，支持miniwiggler，支持英飞凌TC2XX,TC3XX。 以下情况不适用: 1.不支持Time value 2.不支持hsm调试 3.view菜单不支持的项见下图，变灰的不支持 本软件用于小白基础上手，可正常下载，watch,local,memory,register等均支持，专业性的功能还请正版4万的软件。 一口价 之前，要有ude的使用经验，不提供使用教程，教程请自行百度 之前，先安装好miniwiggler的驱动，在设备管理器里找到该驱动。 驱动下载路径https: www.infineon.com cms en product promopages das

离散∅-Laplace 边值问题正解的连通分支，白定勇，，考虑含非负参数的离散∅-Laplace 边值问题,讨论从(λ, u)=(0,0)出发的正解的连通分支。在合适的条件下证明对任意λ>0,问题存在唯一正解,正�

SUV（standard uptake value）计算公式的文章。PET/CT开发必备武器哦。扫盲级别的。呵呵

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############################################### #### #STM32F100 VL 探索板-ST7735 LCD 库################################## ################## ＃＃要求：＃＃ STM32F100 价值线探索板 1.8" TFT LCD 模块 (ST7735R) ARM GCC 工具链安装arm-none-eabi GDB服务器 此存储库中包含的库 ＃＃安装：＃＃ 克隆或下载此存储库的本地副本 ST7735LCD目录内是 LCD 库的源代码。 spi.c spi.h是用于与 LCD 通信的 SPI 函数的来源 ST7735.c ST7735.h是各种 ST7735 LCD 功能的源代码 main.c main 函数所在的位置 将源码编译成ST7735.elf 使用

We discuss a multilinear generalization of the singular value decomposition. There is a strong analogy between several properties of the matrix and the higher-order tensor decomposition; uniqueness, link with the matrix eigenvalue decomposition, first-order perturbation effects, etc., are analyzed. We investigate how tensor symmetries affect the decomposition and propose a multilinear generalization of the symmetric eigenvalue decomposition for pair-wise symmetric tensors

Grafna Dashboard 中，支持 `variables` 变量， 以下拉列表的形式展示在左上角，用户可选择其内容，下面的 Panel 中的对象查询中增加 $xxx 即可实现对象的切换, 比较方便。 问题: 常规实现没有问题，但对于下拉列表，最终用户一般要求看到的是 text 字段不是 value 字段，查询时则必须按 value 字段 这个问题，在Grafana 中有实现但需要进行设置 本方案解决上述的问题

语言:English 添加，修改或删除标题以获取所需域的任何请求。 修改标题值（HTTP标头）是可以添加，修改或删除HTTP-Request-Header的扩展名对于所需网站或URL上的所有请求。如果您是App Developer，网站设计师，或者您想在网站上的请求中测试特定标题，则此插件非常有用。主要特征：1.在所需域上的任何请求，轻松添加，修改或删除标题。2.有关HTTP标头的完整列表，请查看Wikipedia页面（https://en.wikipedia.org/wiki/list_of_http_header_fields）的所有HTTP标头字段列表。3.单击工具栏图标可打开UI以快速打开或关闭插件，或打开选项页面。4.每个标题项都有多种选项来调整（有关详细信息，请参阅附加选项页面）5.您可以添加多个标题项并单独激活或无效。6.“选项”页面中的示例显示了“如何添加自定义标题”的教程。注意：为了提交错误，请访问加载页上的主页（https://mybrowseraddon.com/modify-header-value.html）并填写错误报告表单。

IV，Information Value，信息价值，信息量，用来表示变量对目标预测的贡献程度，也就是预测能力。该指标经常被用在评分卡模型中进行筛选变量。变量的IV值越大，表示自该变量的预测能力越强。但是求IV值，需要先求WOE值，从计算WOE可知，该指标是用在有监督学习，且目标变量为二分类的任务中。

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