完全正式版无任何限制。 SailPrint打印组件是一套VCL打印控件。目前最新版本是3.0，可以打印DBGrid,StringGrid,ListView 以及直接打印数据源。SailPrint有以下几大特点： 一、SailPrint的特点是快速生成报表，灵活易用，只需几分钟即可完成漂亮的报表。 二、最终用户可以修改报表，开发人员只需调用setoption 这个过程即可让最终用户设置报表。　　　SailPrint并且保留了设置窗口的源代码，开发人员也可以自己订制设置窗口，这样可以可以跟系统　　　风格更为一致。包括打印预览窗口也保留了源代码，窗口样式可以随意修改。 三、自动折行功能，估计大家都理解不用多说了，好不好用一试便知。 四、主细表功能，这是新加入的功能，并且支持公式统计。支持的函数有：sum,count,avg以及函数之间　　　的加减乘除。 例如：sum([字段1])/count（[字段2]） 五、支持流存储，可以将报表的设置或者将整个报表保存为流，这样可以简单的将报表设置保存到数据　　　库中，当然也可以保存成文件。这样最终用户修改了报表设置可以方便的保存。 六、多表头功能，设置方法可能与其他控件不一样。大家可以下载试一下。 七、自动适应纸张，随纸张大小自动调整。 以上是一些主要特点，还有一些细小功能就不一一列举了，大家下载体验一下吧。相关信息请访问：www.sailprint.com

这是一个全面的、用户友好的工具箱，实现了贝叶斯线性回归、逻辑回归和计数回归的最新技术。 该工具箱提供了 ridge、lasso、horseshoe、horseshoe+、log-t 和 g-prior 回归的高效且数值稳定的实现。 对于预测变量数量大于样本大小的数据集，建议使用套索、马蹄形、马蹄形+ 和 log-t 先验，并且 log-t 先验提供对未知稀疏级别的适应。 该工具箱允许将预测变量分配到逻辑分组（可能重叠，以便预测变量可以成为多个组的一部分）。 这可用于利用关于预测因子的先验知识以及它们如何相互关联（例如，将遗传数据分组为基因和基因集合，例如通路）。 现在通过实施泊松和几何回归模型支持计数回归。 为了支持带有异常值的数据分析，我们在贝叶斯线性回归的实现中提供了两个重尾误差模型：拉普拉斯和学生 t 分布误差。 大多数功能都易于使用，工具箱可以直接处理 MATLAB 表（包括自

Android 图片轮播控件 图片轮播类似控件比较多,但是真正好用的比较少,大家公认的项目是比较好用的, 但是作者已经很久没维护了,所以我在他的基础上优化了一部分,满足大家项目中常用的一些需求. 具体优化点: 1.优化了自定义布局,不仅仅是一张图片; 2.优化了 onPageSelected 方法调用两次的 bug; 3.增加了多种 banner 样式 关于本库的优化点 目前存在一个优化点,就是实现原理上,为了兼容卡片模式,无限轮播的实现方式采用的是 adapter 的 count 取一个比较大的数值,这种方式 其实我是不太想用的,另外一个实现方式是 count 总数加 2,这其实才是真正意义的无限轮播,在这里我也是搜集了各种 banner 的实现源码, 发现第二个方式总有瑕疵.具体就是:卡片模式滑动的时候,最后一张到第一张或者第一张到最后一张图片有个延迟的白边,造成的原因是调用 的方法执

AD7616_cn(中文资料)，支持总线，spi接口，16通道AD7616_cn(中文资料)，支持总线，spi接口，16通道AD7616_cn(中文资料)，支持总线，spi接口，16通道AD7616_cn(中文资料)，支持总线，spi接口，16通道

matlab系统聚类代码 该项目将源代码托管到，并且是积极开发的地方。 FSDA Toolbox:trade_mark:为统计人员，工程师，科学家，研究人员，财务分析师提供了一套全面的工具，用于评估和理解其数据。 灵活的统计数据分析工具箱:trade_mark:软件包括用于分析和建模数据，学与教统计的功能和交互式工具。 灵活的统计数据分析工具箱:trade_mark:支持一组例程，可对复杂的数据集（多变量，回归，聚类等）进行强大而有效的分析，从而确保输出不受模型假设的异常或偏差的影响。 此外，它提供了丰富的交互式图形工具集，使我们能够探索不同正向图的各种特征之间的联系。 所有Flexible Statistics Data Analysis Toolbox:trade_mark:功能均以开放的MATLAB:registered:语言编写。 这意味着您可以检查算法，修改源代码并创建自己的自定义函数。 有关FSDA中存在的功能的详细信息，您可以浏览MATLAB内部工具箱（一旦安装了FSDA）或在网址上的功能分类列表和字母顺序列表 FSDA 在检测数据潜在异常（异常值）时特别有用，即使它们是成组出现的。 可用于识别异构数据中的子组。 扩展了需要强大分析（集群分析，判别分析，模型选择，数据转换）的关键

在Chrome 86中试用 请参阅。 要在您的计算机上尝试， 启用chrome://flags/#enable-experimental-web-platform-features ，或 通过命令行传递--enable-blink-features=WebCodecs标志。 要与实际用户一起尝试，请。 Web编解码器 允许Web应用程序对音频和视频进行编码和解码。 许多Web API在内部使用媒体编解码器来支持特定用途的API： HTMLMediaElement和媒体源扩展 WebAudio（decodeAudioData） MediaRecorder WebRTC 但是，没有通用的方法可以灵活地配置和使用这些媒体编解码器。 因此，尽管存在以下缺点，许多Web应用程序还是采用JavaScript或WebAssembly实现媒体编解码器： 增加了下载浏览器中已存在的编解码器

该程序搜索给定子矩阵大小、行和列权重的周长 10 QC-LDPC 代码。 子矩阵的配置也可以改变。 与其他算法相比，该程序在构建 girth-10 QC-LDPC 代码方面提供了灵活性。 该程序通过连接行组和列组来构建 Tanner 图。 如果不形成少于十个周期，则建立连接。 程序可能无法找到给定特定参数的代码。 与其他算法相比，它也找不到最小的代码。

基于鲁棒边缘检测和灵活滑动窗口的手指静脉ROI提取

手柄,键盘,鼠标都可以控制的Scroll View(预制体,可以直接用,挺灵活的)。。。。。。。。。。。。。。。。。。

已知 MACD 趋势指标的灵活版本。 设置您自己的空头、多头和信号周期来计算 MACD。 在使用标准设置 (12,26,9) 的情况下，结果与来自金融工具箱函数的结果相同。 适用于 R2018a 及更高版本。