"ABAQUS有限元模拟：CEL算法下无限射流水平移动金属板材动力响应研究及视频教程资源包",ABAQUS有限元模型：基于CEL算法的无限射流水平移动下的金属板材动力响应。 使用ABAQUS有限元软件，基于CEL的耦合欧拉拉格朗日算法，模拟了一无限射流，存在竖向和水平向的初速度，高速射击金属材料板的模型，可延伸至无线水体破岩分析中，用于分析金属板、岩石的受力变形损伤，以及水流的动力响应。 包括视频教程和模型文件。 ,ABAQUS;CEL算法;无限射流;金属板材;动力响应;视频教程;模型文件;水体破岩分析。,"ABAQUS模拟无限射流下金属板材动力响应及水流动力分析"

ROS2使用serial串口库源码读取串口数据

兼容正点原子精英版，多款屏幕和触摸芯片兼容

如果希望处理xml的话，需要使用一个开源的库：libxml2 最开始应该根据本机的环境生成对应的库。网上搜到了一些教程，但是因为公司服务器没有权限，所以不能把库放到“/usr/lib”下，所以搜了好久“libxml2 指定其他路径 编译”，最后才发现，使用“./configure --prefix 路径”就可以了，哎！ 好吧，希望大家不会遇到我这个困惑，也希望对大家有用！ 对了，依附的代码摘自：http://www.blogjava.net/wxb_nudt/archive/2007/11/18/161340.html 很不错的一篇文章，在此表示感谢了！

主要将AzureKinect相机的python-SDK进行了重写，添加了一个capture类，使得其调用后能够提取两台相机的视频流，根据此原理，只要主机算力足够，理论上可以实现三相机、四相机的图像采集

基于传统图像分割方法的Matlab肺结节提取系统：从CT图像分割肺结节并评估分割效果，附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。 使用传统图像分割方法，非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下： 1、读取图像。 读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。 对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。 基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺结节分割。 肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节； 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件，可视化出医生的标注结果； 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。 ,核心关键词： Matlab; 肺结节分割; 肺结节提取; 源程序; GUI人机界面; 传统图像分割; 非深度学习方法; LIDC-IDRI数据集; 读取图像; 图像增强; Gam

Java的Swing库是用于构建桌面应用程序的图形用户界面（GUI）工具包，它提供了丰富的组件和功能。然而，Swing的默认外观可能显得单调，不符合现代应用的审美标准。为了提升用户界面的视觉吸引力，开发者可以使用第三方库，如Substance库，来改变Swing组件的皮肤和主题。Substance.jar是一个流行的Java库，专门用于为Swing应用添加各种美观的主题和皮肤。 在Java中使用Substance库，首先需要将其加入到项目类路径中。这通常通过将`substance.jar`文件放入项目的`lib`目录或者在构建路径中指定该文件来实现。对于Maven或Gradle项目，可以将依赖添加到相应的配置文件中。 Substance库提供了大量的预定义主题，这些主题可以通过几行代码轻松应用到Swing应用上。例如，以下代码展示了如何在应用启动时设置一个名为"Office2007Black"的主题： ```java import org.pushingpixels.substance.api.SubstanceLookAndFeel; import org.pushingpixels.substance.api.skin.Office2007BlackLookAndFeel; public class SwingApp { public static void main(String[] args) { try { SubstanceLookAndFeel.setSkin(new Office2007BlackLookAndFeel()); // 启动Swing应用 javax.swing.SwingUtilities.invokeLater(new Runnable() { public void run() { new MyMainFrame().setVisible(true); } }); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 在这个例子中，`SubstanceLookAndFeel.setSkin()`方法被用来切换到新的皮肤。`Office2007BlackLookAndFeel`是Substance提供的一个主题，它使得Swing组件看起来像是微软Office 2007的黑色风格。 除了预定义的主题，Substance还允许开发者自定义主题。这涉及到创建一个新的主题类，继承自`org.pushingpixels.substance.api.skin.SubstanceSkin`，然后覆盖必要的方法以定义颜色、字体和图标等元素。自定义主题可以更好地适应品牌风格或者满足特定用户的喜好。 在使用Substance库的过程中，可能会遇到一些常见问题，如界面组件的渲染异常或者与某些第三方组件不兼容。这些问题通常可以通过查阅Substance的文档、在线社区或源码来解决。`Readme.txt`文件可能包含关于如何使用库以及解决问题的指南和建议。 Substance.jar为Java Swing应用提供了一种简单而强大的方式来改变其外观，从而提升用户体验。通过探索和利用Substance库，开发者可以创建出拥有专业外观和独特风格的桌面应用。

**ICC使用手册及常见错误集** ICC（Intel C++ Compiler）是英特尔公司开发的一款高性能的C++编译器，专为充分利用英特尔处理器的特性而优化。这个资源集合包含了一个详细的使用手册和一个常见错误集，对于正在学习或使用ICC进行编程的开发者来说，是非常宝贵的参考资料。 **ICC使用手册** ICC使用手册通常会涵盖以下内容： 1. **安装与配置**：手册会介绍如何在不同的操作系统上安装 ICC，并设置环境变量以确保正确运行。 2. **命令行选项**：详细列出各种编译、链接和优化选项，如`-O`系列用于控制优化级别，`-ipo`用于跨模块优化等。 3. **语言支持**：ICC支持C++11及更高版本，包括C++标准库的使用，以及对C++特定特性的支持，如模板、RAII、智能指针等。 4. **性能优化**：手册会讲解如何利用ICC的特性来提高代码执行效率，例如，使用向量指令、并行化、自动并行化和多线程编程。 5. **调试与分析工具**：介绍如何配合英特尔的VTune Amplifier和Inspector等工具进行性能分析和调试。 6. **兼容性与移植**：讨论与GCC和Microsoft Visual C++等其他编译器的兼容性问题，以及如何将代码从其他编译器迁移到ICC。 **ICC编译错误集** ICC编译错误集通常包含了在使用过程中可能遇到的各种错误消息及其解释，帮助开发者快速定位和解决问题。常见的错误类型包括： 1. **语法错误**：如未闭合的括号、非法的运算符组合、未声明的变量等。 2. **类型错误**：比如不匹配的函数调用参数类型，或者尝试对常量对象进行修改。 3. **链接错误**：通常发生在编译成功但链接时找不到所需的函数或库。 4. **优化错误**：在某些优化级别下可能出现的意外行为，例如，由于内联函数或常量折叠导致的问题。 5. **平台特定错误**：由于CPU架构或操作系统特性导致的错误，如不支持的指令集或API。 通过深入学习ICC使用手册并参考错误集，开发者可以更有效地利用 ICC 的优势，编写出高效且可靠的代码。同时，理解并解决常见错误将有助于提升编程效率，减少调试时间。对于初学者和经验丰富的开发者来说，这个资源包都是一个不可多得的学习工具。

标题 "使用onnxruntime部署C2PNet图像去雾，包含C++和Python两个版本的程序.zip" 提供了一个关于图像处理和深度学习部署的场景。C2PNet（可能是Clear to see the Past Network）是一种用于图像去雾的深度学习模型，而ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，用于运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。接下来，我们将深入探讨这两个关键概念以及如何在C++和Python中进行集成。 让我们理解C2PNet。C2PNet是一个深度学习网络，设计用于去除图像中的雾霾或雾气，提高图像的清晰度和可读性。这种模型通常基于卷积神经网络（CNN），通过学习从雾天图像到清晰图像的映射来实现去雾效果。它可能包含多个卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）以及反卷积层，以恢复图像的细节。 然后，我们来看ONNXRuntime。ONNXRuntime是一个开源项目，由微软开发，用于优化机器学习模型的推理性能。它可以支持多种框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）生成的ONNX模型，并在不同平台上高效运行。ONNX是一种开放标准，旨在促进模型之间的互操作性，使模型可以跨各种框架和工具进行迁移。 接下来是程序部署的两个版本：C++和Python。C++版程序适合需要高性能和低延迟的应用，例如嵌入式系统或实时处理。Python版则提供了更高的开发灵活性和易用性，适合快速原型设计和测试。 在C++中集成ONNXRuntime，开发者需要： 1. 安装ONNXRuntime库。 2. 加载ONNX模型，这通常涉及创建一个` Ort::Session`对象并提供模型路径。 3. 准备输入数据，确保其符合模型的输入形状和数据类型。 4. 执行推理，调用`Session::Run()`方法。 5. 处理输出结果，提取去雾后的图像。 在Python中，步骤相对简单： 1. 导入onnxruntime库。 2. 创建`onnxruntime.InferenceSession`对象。 3. 使用`run()`方法执行模型，传入输入数据。 4. 获取输出结果，同样处理成去雾后的图像。 标签 "c++ c# c 编程语音" 暗示了程序可能也支持C#，但描述中并未明确提及。如果需要在C#中部署C2PNet，原理与C++类似，只是语法和API会有所不同。 总结来说，这个压缩包提供的资源是一个使用ONNXRuntime部署的C2PNet图像去雾解决方案，包括C++和Python两种实现。用户可以根据自己的需求和环境选择合适的语言进行部署，利用深度学习的力量来改善图像在雾天条件下的视觉效果。

在GIS（地理信息系统）领域，`.shp`文件是一种常见的空间数据格式，用于存储地理坐标和相关的属性数据。通常，开发者会使用ArcEngine这样的专业GIS库来处理这种数据。然而，如果你不想依赖像ArcEngine这样的大型库，而是希望通过C#编程语言直接生成`.shp`文件，那么这里将介绍一种不使用ArcEngine的方法。 我们需要了解`.shp`文件的结构。`.shp`文件是基于ESRI Shapefile格式，它由多个相关文件组成：`.shp`（几何数据），`.dbf`（属性数据），可能还有`.prj`（投影信息）等。这些文件一起定义了一个空间特征集合。 生成`.shp`文件的关键步骤包括： 1. **定义几何对象**：C#中可以使用.NET框架中的`System.Drawing`或`System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting`库创建几何对象，如点、线和多边形。这些几何对象需要转换为Shapefile所能理解的二进制格式。 2. **创建.dbf文件**：`.dbf`文件用于存储属性数据。你可以使用`Microsoft.Office.Interop.Excel`库或者第三方库如`DBFFile`来创建和写入`.dbf`文件。每个特征都需要一个唯一的记录号，以及与之关联的属性字段。 3. **定义.shp文件头**：Shapefile的头部分包含文件长度、版本、形状类型、bounding box等信息。你需要精确地按照Shapefile规范来创建这个头部分。 4. **序列化几何数据**：根据Shapefile格式，几何数据需要按照特定的顺序和格式写入文件。这包括每个形状的记录头、几何类型、bounding box、顶点数组等。 5. **创建.prj文件**：如果需要，创建一个`.prj`文件来指定数据的投影信息。这通常是WKT（Well-Known Text）格式的字符串。 6. **写入文件**：将所有数据写入对应的文件，并确保文件长度和偏移量正确。 在提供的`createShpHandler.ashx.cs`文件中，可能包含了实现上述步骤的代码。这个文件可能是一个HTTP Handler，用于处理Web请求并生成`.shp`文件。通过分析这个文件，你可以看到如何在C#中不使用ArcEngine来操作空间数据的细节。 需要注意的是，这种方法需要对Shapefile格式有深入的理解，而且没有专门的GIS库支持可能会增加错误处理和兼容性的复杂性。但如果你的项目不需要复杂的GIS功能，或者对性能有特别的要求，这种自定义实现可以是一个可行的选择。