主要应用于电路设计中的线宽安全计算，根据走线的电流大小和走线的线厚等条件，计算所需的走线宽度，很实用！

表格展现了线宽、线厚、温升等参数，可以通过改变这些参数，计算出铜线的过流能力。

PCB线宽阻抗计算器，表格

自己制做的走线电感，电阻估算的计算表，里面有可以看到计算公式。

这个实现方式跟插件[Wireframe Shader Effect](https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/wireframe-shader-effect-199700#content)差不多 我又优化一下主要脚本，优化后的这个脚本与[Wireframe Shader Effect](https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/wireframe-shader-effect-199700#content)插件的**WireframeShader**对比 WireframeRenderer 优化后的脚本在性能方面明显优于 WireframeShader： - 网格和内存优化：WireframeRenderer 在网格处理和内存管理上做了更多优化，避免了每帧都重新生成网格和材质。 - 材质更新与渲染开销：WireframeRenderer 只在需要时更新材质，避免了无谓的材质创建和更新。 - 组件创建与销毁：WireframeRenderer 通过智能管理组件的创

本人初学单片机。苦于手中没有编程器，于是近几天自己用分立元件、洞洞板，自制了一个串口ISP编程器。电路原理如上传图纸，使用的编程软件是：电子在线89S系列ISP编程V2.0。该编程器在使用过程中虽然自动编程很少能成功，但手动基本上都能成功。比较适合初学者练手。希望对初学者有所帮助。

桌球辅助，画线条，适用于任何桌球

资源概述： 本人在长城杯、蓝桥杯、巅峰极客等线下AWD攻防比赛所用到的全部工具（如WAF、EDR、文件监控脚本、文件还原脚本、混淆战局工具、流量监控工具、批量拿分脚本模板）和脚本以及教程及笔记还有练习平台和靶场源码，并取得了很多奖项，故在此分享这些资源，希望有需要的人能得到帮助。 目录： 文件变化实时监控工具 go文件监控 CTF-WAF AWD脚本 awd_attack_framework 批量拿分脚本 搅屎棍脚本 文件还原脚本 笔记x8 前期准备教程 不死马x6 AWD训练平台源码 AWD靶场合集 大型WAF源码 漏洞识别工具

标题中的"C# Onnx HAWP 线框检测 源码"指的是一个使用C#编程语言，基于ONNX（Open Neural Network Exchange）框架实现的HAWP（Hierarchical Attention with Weak Projections）线框检测项目。这个项目提供了一种在C#环境中对图像进行目标检测的方法，特别是用于提取物体的轮廓线框。 ONNX是一种开放标准的深度学习模型交换格式，它允许开发者在不同的框架之间（如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等）共享和部署模型。在这个项目中，ONNX被用来加载和运行预先训练好的HAWP模型，该模型是在弱投影监督下训练的，能够高效地检测图像中的线框。 HAWP（Hierarchical Attention with Weak Projections）是一种目标检测技术，它利用层次化的注意力机制来处理图像中的目标。相比传统的检测方法，HAWP可能更擅长处理复杂场景下的多尺度目标，同时对标注数据的要求相对较低，因此适合弱监督或半监督学习的环境。 描述中的"博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_46771779/article/details/134135620"提供了项目的详细实现步骤和背景介绍。在这个博客文章中，作者很可能详细讲解了如何将ONNX模型集成到C#代码中，如何处理输入数据，以及如何解析模型的输出结果来提取线框。 从标签"**c# C#HAWP线框检测**"可以看出，这个项目主要关注的是C#编程语言在深度学习领域的应用，特别是针对线框检测任务。这表明项目不仅涉及深度学习模型的使用，还可能涵盖了C#中与图像处理和计算机视觉相关的库和API的使用，如OpenCV for .NET或者AForge.NET。 压缩包中的文件名： 1. "Onnx_Demo.sln" 是Visual Studio的解决方案文件，包含了项目的所有配置和依赖信息，可以用来在VS环境中打开并编译项目。 2. "Onnx Yolov8 Detect.suo" 是Visual Studio的用户选项文件，存储了用户的个人设置，如窗口布局、调试配置等，但不直接影响编译过程。 3. ".vs" 文件夹是Visual Studio的工作区文件，包含了项目的一些元数据和配置信息。 4. "Onnx_Demo" 可能是项目的主程序或库的源代码文件夹，包含了实现HAWP线框检测功能的具体代码。 这个项目旨在演示如何在C#中利用ONNX运行HAWP模型进行线框检测，涉及的知识点包括ONNX模型的导入与执行、C#编程、图像处理、目标检测算法以及可能的计算机视觉库的使用。通过研究该项目的源码和博客文章，开发者可以学习到如何在C#环境下集成和运用深度学习模型进行实际的计算机视觉任务。

QT_C++多线程生产制造MES 1,现场实战项目。 2,这是一个汽车部件制造企业的一条厂线现场精密控制。 3,由本人单独完成。 设计技术众多，C++，PLC，OPC，工业以太网（扫码枪），串口扫码枪，多种数据库（多台设备）无缝连接与切换。 与该公司内部MES无缝链接。 4，提供yd码 工业编程 工业编程 参数如下： ----------------------------- 1）编程语言：\\t\\tC++ (11或以上)； ----------------------------- 2）编程环境：\\t\\tQT5.14； ----------------------------- 3）编程工具1：\\t\\tqss ; ----------------------------- 4）编译器：\\t\\tmsvc ;（没有就完整安装2019，一定要选msvc,或 \\t\\t\\t安装 WIN10 SDK） ----------------------------- 5）数据库：\\t\\taccess, mysql, sqlserver ; ----------------