飞思卡尔集中器参考设计是根据中国国家电网公司文件-《电力用户用电信息采集系统功能 规范》附件Q/GDW 375.2-2009《电力用户用电信息采集系统型式规范:集中器形式规范》 的定义进行的软件及硬件平台设计。主要为电力系统集中器设备设计供应商提供给予飞思卡 尔高端ColdFire 芯片处理器的平台化设计,以简化并加速设计者的设计流程,降低研发风险 及成本,缩短研发时间,使设计者可以迅速地基于该平台开发出自己的集中器设备产品。
2025-05-28 15:52:15 703KB mcf54415 coldfire4
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飞秒激光加工蓝宝石:激光切割过程中的应力场与温度场仿真研究,利用COMSOL有限元分析超快激光切割蓝宝石过程应力场变化:仿真展示及裂痕影响解析,研究背景:飞秒激光加工蓝宝石。 在利用飞秒激光切割蓝宝石时,是沿指定线路打点,但是在打点的时候会出现裂缝,这个时候就需要分析激光作用时产生的应力场情况。 研究内容:利用COMSOL软件,对过程仿真,考虑三个激光脉冲,激光脉宽700fs,激光移动速度700mm s,激光功率0.5W,激光直径4um。 关键词:超快激光;激光切割;工艺仿真;应力场;COMSOL有限元分析 提供服务:模型,仿真讲解。 注: 展示的图片:第一个脉冲结束时刻应力分布情况,第二个脉冲结束时刻应力分布情况,第三个脉冲结束时刻应力分布情况,温度场仿真示意动画 ,超快激光; 激光切割蓝宝石; 工艺仿真; 应力场分析; COMSOL有限元分析; 脉冲结束时刻应力分布; 温度场仿真动画,飞秒激光切割蓝宝石的应力场仿真研究
2025-05-27 19:45:30 650KB paas
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计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支,它涉及到图像处理、机器学习和深度学习等多个学科的交叉应用。本资源“2019斯坦福李飞飞CS213n计算机视觉公开课全部最新资料.rar”是一个珍贵的学习资源,包含了由著名AI专家李飞飞教授在2019年在斯坦福大学讲授的CS213n课程的所有材料。这个压缩包旨在为学生和研究人员提供一个全面了解和深入研究计算机视觉的平台。 课程的重点之一是图像识别,这是计算机视觉的基础任务,目标是使计算机能够理解并解释图像中的内容。李飞飞教授的课程可能会涵盖从基本的特征检测(如边缘检测、角点检测)到复杂的物体分类算法(如SIFT、SURF、HOG等)。此外,还会讲解如何利用这些技术构建图像检索系统,以及在实际应用中面临的挑战,如光照变化、尺度变化和遮挡问题。 另一个核心概念是卷积神经网络(CNN),这是近年来在计算机视觉领域取得突破性进展的关键技术。CNN是一种特殊的深度学习模型,特别适合处理图像数据,因为其结构设计能够自动学习和提取图像的层次化特征。课程可能涵盖CNN的基本结构(如卷积层、池化层、全连接层)、训练策略(如反向传播、梯度下降)以及优化技巧(如批归一化、dropout)。此外,可能会讨论一些经典的CNN模型,如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet,以及它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的应用。 除了理论知识,课程可能还提供了大量的实践环节,让学生有机会亲手实现和训练自己的CNN模型。这可能包括使用Python编程语言、TensorFlow或PyTorch等深度学习框架,以及如何利用大型数据集(如ImageNet)进行模型训练和评估。 课程资料中还包括了每节课的PPT,这些PPT将清晰地呈现课程的核心概念和公式,帮助学习者更好地理解和记忆。此外,附带的最新资料可能包含补充阅读材料、案例研究、代码示例或者作业,这些都是深化理解并提升技能的宝贵资源。 通过学习“2019斯坦福李飞飞CS213n计算机视觉公开课全部最新资料”,学员不仅可以掌握计算机视觉的基本原理,还能跟上这个快速发展的领域的前沿动态。对于有意从事AI、机器学习或者图像处理相关工作的学生和专业人士来说,这是一个不容错过的学习机会。
2025-05-26 21:24:00 93.59MB 计算机视觉 2019 CS213n 全部最新资料
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COMSOL 6.1版本:三维飞秒多脉冲激光烧蚀玻璃模型——双温变形几何烧蚀系统,含清晰注释与优化收敛,拓展应用潜力巨大,COMSOL 6.1版本:三维飞秒多脉冲激光烧蚀玻璃模型的深入解析:双温模型下的变形几何、烧蚀热源及温度场仿真,COMSOL 6.1版本 三维飞秒多脉冲激光烧蚀玻璃模型 模型内容:涉及双温模型,变形几何,烧蚀,飞秒脉冲热源,电子、晶格温度。 优势:模型注释清晰明了,各个情况都有涉及可参考性极强,可以修改,收敛性已调至最优,本案例可进行拓展应用 ,COMSOL 6.1版本; 三维飞秒多脉冲激光烧蚀; 双温模型; 变形几何; 烧蚀; 飞秒脉冲热源; 电子晶格温度; 注释清晰; 可参考性强; 可修改; 收敛性最优; 拓展应用。,COMSOL 6.1版三维飞秒激光烧蚀玻璃模型:双温变形几何烧蚀分析
2025-05-24 18:13:21 148KB ajax
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在IT行业中,大语言模型和Java包是两个关键概念,特别是在人工智能和自然语言处理领域。本文将详细探讨这两个概念以及它们在实际应用中的结合。 我们来理解“大语言模型”。大语言模型是一种深度学习算法,其核心是神经网络架构,如Transformer或BERT等,这些模型经过大规模文本数据的训练,能够理解和生成人类语言。大语言模型广泛应用于对话系统、机器翻译、文本生成、问答系统等多个场景。它们通过学习语言的内在规律,能理解上下文,具备一定的语义理解能力,从而提供更加智能和自然的语言服务。 讯飞是一家在语音识别和自然语言处理领域享有盛誉的公司,他们的“星火大模型”是他们在这方面的最新成果。这个模型可能是经过亿级词汇量的训练,具备强大的语言理解和生成能力,尤其在中国的语境下表现优秀,可以为开发者提供高效、精准的自然语言处理服务。 接下来,我们谈谈“Java包”。在Java编程语言中,包(Package)是一种组织管理类的方式,它将相关的类和接口按照一定的命名规则(如:com.example.myapp)进行分组,便于代码的复用、管理和防止命名冲突。Java包也提供了命名空间,使得不同包内的类可以拥有相同的名称而不会相互干扰。 结合标题和描述,我们可以推断出“讯飞星火大模型java包”是讯飞公司提供的一种Java库,包含了用于与星火大模型交互的API和工具。开发者可以通过导入这个Java包,利用Java语言在自己的应用程序中调用星火大模型的功能,实现诸如文本分析、对话生成、情感分析等自然语言处理任务。 具体到压缩包内的“08.讯飞大模型DEMO”,这很可能是示例代码或者演示程序,它向开发者展示了如何在Java项目中集成和使用讯飞的大语言模型。通常,DEMO会包含简单的调用方法、必要的配置设置以及预期的输出结果,帮助开发者快速上手和理解如何有效地利用这个库。 通过这个Java包,开发者可以在Java环境中无缝地接入讯飞的星火大模型,利用其强大的自然语言处理能力提升应用的智能化水平。这不仅简化了开发过程,还极大地提高了开发效率,是AI技术与传统软件开发融合的一个典型实例。开发者应当仔细研究DEMO,了解模型的调用方式,以便在自己的项目中灵活运用。
2025-05-19 21:49:55 9KB 语言模型 java
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随着信息技术的飞速发展,远程办公和团队协作成为日常工作的新常态。网络飞鸽传书 I-EIM v1.01 最新版的推出,无疑为局域网内的沟通协作提供了全新的解决方案。这款免费的通讯软件,综合了文字、文件、语音、视频以及远程控制等多种功能,旨在构建一个全面高效的内部沟通平台。 让我们来探索I-EIM v1.01的文字通讯功能。它作为基础的沟通手段,以其简洁和直观的特点成为日常信息传递的首选。无论是发布通知还是进行即时对话,用户都能通过文字快速而有效地进行沟通。这一功能支持群发,使得向团队成员广播消息变得轻而易举,增强了团队之间的协同作业能力。 然而,高效的沟通不仅限于文字。I-EIM v1.01中的文件发送功能解决了文件传输的便捷性问题,用户可直接通过局域网传输文件,避免了数据泄露的风险,同时节约了上传下载的时间。无论是项目文档还是图片资料,都可以在局域网内部即时共享,这在需要频繁进行文件交换的办公环境中尤其有用。 在某些情况下,书面文字无法满足沟通的即时性要求,这时I-EIM v1.01的语音通讯功能就显得尤为重要。它允许用户进行实时的语音通话,如同在办公室内进行的面对面会议一样。尤其在紧急情况下,语音通讯可以快速解决问题,提高决策效率。而且,与传统的电话会议不同,它无需额外的通信费用,使成本效益得到了进一步的提升。 为了满足更加直观的沟通需求,I-EIM v1.01还提供了高清视频通讯功能。视频通话的功能使得远距离的人们能够通过视觉和听觉的双重渠道进行交流,有助于减少误解,并且在某些情况下能够代替面对面会议,如远程面试、在线培训和团队建设活动等。高质量的视频通话功能可以为用户提供身临其境的会议体验,拉近了距离和时间上的差距。 I-EIM v1.01中的远程桌面控制功能更是极具特色。它允许用户远程控制其他设备的桌面,为技术支持和协同工作带来了便利。技术支持人员可以通过远程桌面控制功能,协助解决问题,而无需亲临现场。这一功能在协作过程中同样至关重要,它允许团队成员互相查看并操作对方的电脑,共同完成任务。 为了更好地使用软件,用户需要了解一些与软件相关的文件和文件夹。"history.mdb"文件是软件的历史记录数据库,记录了用户在使用过程中所有的聊天记录和文件传输历史,方便用户随时回顾和查证。而"i-eim.exe"文件是软件的执行文件,双击即可启动I-EIM。"sounds"文件夹则包含了软件中各种操作的音效文件,例如消息提示音、通话接通声等,这些细节优化了用户的交互体验,使软件更加人性化。 I-EIM v1.01的推出,不仅为局域网内的用户带来了前所未有的沟通和协作体验,也极大地提升了工作效率和团队协作的便捷性。它以免费的形式提供了强大的功能,这使得它成为小型企业或团队内部通讯的理想选择。随着远程工作模式的普及,相信I-EIM v1.01将在未来的办公软件市场中占有一席之地。
2025-05-16 20:07:50 525KB 飞鸽传书
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"飞鸽传书"是一款经典的点对点(P2P)通信软件,它的源码提供了深入理解P2P网络通信机制的机会。源代码是软件开发的基础,对于学习和研究具有极高的价值。以下将从给定的文件名中解析出相关的知识点,并进行详细解释: 1. **Makefile.am**: 这是Automake的配置文件,用于生成Makefile。在开源项目中,Automake工具帮助开发者遵循GNU标准来构建项目,包括编译、链接、安装等步骤。Makefile.am定义了目标、依赖项以及如何构建这些目标。 2. **ChangeLog**: 这个文件记录了软件的修改历史,通常包括每次更新的功能添加、错误修复和改进。它是开源项目透明性和版本控制的重要组成部分,让开发者和用户了解软件的演化过程。 3. **configure**: 这是一个shell脚本,用于配置软件的构建环境。它会检查系统特性,设置编译选项,并生成Makefile。运行`./configure`命令后,软件就能根据用户的系统环境进行定制化编译。 4. **Makefile.cvs**: 这是CVS(Concurrent Versions System)版本控制系统中的Makefile,用于管理源代码版本控制。CVS是一种早期的版本控制工具,它允许多人协作开发并追踪代码的变更。 5. **depcomp**: 这通常是一个辅助脚本,包含了编译器依赖性检查的规则,用于处理编译时的依赖关系。 6. **config.guess**: 这是一个小脚本,用于识别系统类型,比如操作系统、CPU架构等,这是`configure`脚本的一部分,确保软件能在多种平台上正确构建。 7. **acconfig.h**: Autoconf的配置头文件,包含了Autoconf的宏定义,这些宏会在`configure`运行时被处理,生成相应的`config.h`。 8. **config.h**: 这是最终生成的配置头文件,包含了`configure`脚本检测到的系统特性和选项,供编译时使用。 9. **Makefile.in** 和 **config.h.in**: 这两个文件是模板文件,`configure`脚本会根据它们和用户系统的特性生成最终的Makefile和config.h。 从以上文件可以看出,“飞鸽传书”源码使用的是传统的GNU构建系统,包括Autoconf、Automake和Libtool等工具,这在老版本的开源软件中比较常见。通过分析和编译这些源码,开发者可以学习到P2P网络的实现原理,如数据传输、节点发现、文件分发等技术,以及C/C++编程、GNU构建工具的使用等多方面知识。同时,这也提供了一个实践和研究P2P通信协议的良好平台。
2025-05-12 21:06:15 2.02MB 飞鸽传书
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mspm0g3507开发环境 *** 基于MSPM0G3507的电赛无人机解决方案,需要配合盘古TIDronePilot飞控的offboard模式使用(源码+图表) 1、针对NC360动力套装中大疆精灵3 原装螺旋桨缺货,由于厂家全线停产导致断货问题,市面上9450自锁桨同规格参数的产品有十余种,不同厂家的螺旋桨动、静平衡性能方面差异比较大,特别是高转速的情况下,某些厂家的螺旋桨抖动非常严重,因此在使用某些厂家的螺旋桨,*用旧版本代码*在飞行性能上无法做到参数兼容,需要有一定飞控基础的用户对参数进行一定的调整去适配。 2、为了方便零基础用户选择低成本的备用替代桨叶,本次更新的代码在滤波、融合、控制等参数上做了整体优化,在使用默认参数的情况下,使用几元到几十元的9450、9443、9545、1045、1046等相近规格的螺旋桨能都获得的不错的飞行体验,有条件的用户推荐在竞赛时仍然使用精灵3原厂桨叶,副厂桨叶仅在平时训练中使用。 3、将加速度计、陀螺仪传感器采样频率提高到了1000Hz,能有效减少传感器低通滤波时的时延,提高了数据的实时性,并且能提高低成本IMU在高频段的数据噪声抑制表现,
2025-05-09 12:47:31 54.69MB
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英飞源电源模块上位机。
2025-05-08 23:33:43 12.1MB
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采用C#代码实现讯飞开放平台提供的语音听写API接口功能,压缩包中提供具体的实现代码及音频文件,代码可以直接使用。
2025-05-08 13:58:34 89KB 讯飞语音听写 RestAPI
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