stm32f103c8t6最小系统原理图（亲测能用）嘉立创标准版打开

SM2258XT intel 29f02t2a0cmg2颗粒384G故障SSD开卡亲测成功 百度了好久也没有个答案 按网上描述 短接跳线让软件识别到1024M状态 拔掉短路的镊子 Parameter选择Edit config,密码两个空格 Flash Select选择 Intel,384Gbit,PF29F32B2ALCMG2(L06B_B0KB)(SM2258XT) Disk Capacity下的 Cap Type 选择IDEMA 384GB （一定要指定容量!一定要指定容量!一定要指定容量!） Save Config保存配置 点开始

Unity 家庭火灾， 房屋真实，家具齐全，环境优美，相机漫游 真实好用，亲测好用！优质资源！优质资源！！

64位或者32位即可使用。与arcgis9.3,10.0,10.1.皆可兼容。

广联达加密锁写锁工具，必须是深思五代加密锁

1、本资源是Nero刻录软件安装包； 2、Nero软件如何使用，请请查看教程：https://blog.csdn.net/ManagerUser/article/details/134843318 3、该资源永久免费。

非常好用的ADAS1000初始化代码，压箱老底存货。用于多导心电，ADI方案。特别是十二导联心电方案应用

基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

快速捕捉，注释和记录 Zappy使远程工作时的视觉协作变得容易。 用快捷方式捕获 选择您自己的键盘快捷键，然后单击并拖动以在任何应用程序中的任何位置选择屏幕区域。 突出注释的重要性 只需单击几下，即可将彩色文本，箭头或绘图放置在其中，以便您进行视觉交流。使用键盘快捷键可以提高速度。 按Enter保存 按下Enter键后，Zappy会立即生成捕获并将其保存到计算机。 快速创建GIF和屏幕录像 创建视觉演练，无需进行编辑。包括音频，注释和自拍视图，以提高清晰度。 一起缝制照片以显示全图 固定屏幕截图以创建分层图像以进行更复杂的通信。 从任何地方抓取过去的捕获 停止浏览混乱的文件夹。只需单击捕获以复制其链接。

Cesium三维模型（农业无人机）glb格式，亲测可用,资源来源于网络！！！