软件安装完成之后默认是英文请手动切换成中文即可，选择设置然后选择language然后选择简体中文， LosslessCut是一款功能强大的视频剪切软件，剪切速度快、操作简单便捷，非常适合用户截取视频使用。LosslessCut使用便捷，能充分满足用户对视频片段截取的需求，软件体积小巧。 1、剪切出来的视频是“原汁原味”的无损版本； 2、不进行任何编解码操作，剪切速度超快，用来处理大段视频和无人机拍摄视频再合适不过了； 3、快速地获取到你需要摘出来的视频片断； 4、可以将指定时间的视频截图为JPG格式。

编码器功能显示线性分组码矩阵以及最小值汉明距离、最小错误检测和纠正能力以及汉明权重和汉明距离输入 n 和 k 是块代码的维度，例如 (7,4) 线性块代码和 pm 是奇偶校验子矩阵。 解码器功能接受变形的代码字并打印校正后的代码字。

提示计算 作业前-提示计算 Tip-Calc是iOS的小费计算器应用程序。 提交者： Kaeley Lenard 花费时间：总共花费3个小时 用户故事 完成以下必需的功能： 用户可以输入账单金额，选择小费百分比，并查看小费和总值。 实现了以下可选功能： 设置页面可更改默认的小费百分比。 UI动画 记住应用重启时的账单金额（如果<10分钟） 使用特定于语言环境的货币和货币千位分隔符。 确保键盘始终可见并且帐单金额始终是第一响应者。 这样，用户无需点击任何位置即可使用此应用。 只需启动应用程序并开始输入即可。 实现了以下附加功能： 代表Tip Calc的应用程序图标在主屏幕上可见。 视频演练 以下是实现的用户案例的演练： 用创建的GIF。 笔记 描述在构建应用程序时遇到的任何挑战。 执照 Copyright [2020] [Kaeley Lenard] Licensed

matlab代码影响基于自动编码器的单图像超分辨率 介绍 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的不适定问题，并且在视频编码的背景下显示出其潜力。 自从SRCNN [1]模型首次提出以来，训练基于深度学习的模型来执行超分辨率已成为该领域的当前研究重点。 基于深度学习的超分辨率的当前流程如图1所示。首先使用双三次/ SHVC方法将原始图像降采样为低分辨率图像，然后通过插值方法将低分辨率图像放大。 插值图像用于深度学习模型的训练和测试。 图1：当前基于深度学习的SISR模型的一般结构。 在该项目中，发现不同的下采样方法对基于深度学习的SISR模型的训练和性能有深远的影响。 使用几乎没有别名的下采样和内插方法进行训练对网络恢复高一半频率的信息没有帮助。 基于这些结论，设计了一种可以同时学习下采样和上采样操作的自动编码器模型，希望该自动编码器模型可以学习适当的下采样方法，以便在上半频率范围内获得更多信息。可以恢复的。 测试结果表明，与VDSR [2]模型相比，该自动编码器模型可以实现更高的PSNR值。 自动编码器模型的结构如图2所示。图2：基于自动编码器的SISR模型的结构。 表1给出了测试

利用Modbus-RTU通信协议实现欧姆龙PLC和松下伺服驱动器之间的串口通讯，从而获取松下伺服绝对式编码器多圈数据和单圈数据， 从而计算出轴的实际位置，可直接应用与轴控运动中的绝对式位置坐标获取。 该功能已经经过实际平台测试，可直接应用与实际项目。

基于stm32定时器高级功能正交编码模式，配合编码器可准确得出刚体转动方向，角速度，加速度，速度，和角度。

基于Vivado2018的数字基带信号HDB3编译码完整工程文件，带RAM IP核模拟信道，FIR核脉冲成型，可直接testbench仿真

数字通信原理

利用Java语言编码实现线性分组码编码和循环码编码，线性分组码为汉明码编码

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