这是一款吃鸡小助手类型的微信小程序源码 该小程序由键位,灵敏度,捏脸一键设置组合 小程序内的键位设置,灵敏度设置代码是由各大主播和职业选手那些分享的 然后改小程序通过全网采集而来 另外里面还有捏脸数据代码 包含了几百款的捏脸数据,另外该小程序知道多种流量主收益 对了该小程序还有设置教程哟,在小程序过多界面里面所以也不用担心用户不会用了
2021-12-20 18:05:24 10.22MB 和平精英吃鸡助手
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2021-12-20 18:05:23 1.6MB 和平精英吃鸡助手
这是一款吃鸡小助手类型的微信小程序源码 该小程序由键位,灵敏度,捏脸一键设置组合 小程序内的键位设置,灵敏度设置代码是由各大主播和职业选手那些分享的 然后改小程序通过全网采集而来 另外里面还有捏脸数据代码 包含了几百款的捏脸数据,另外该小程序知道多种流量主收益 对了该小程序还有设置教程哟,在小程序过多界面里面所以也不用担心用户不会用了
2021-12-20 18:05:22 10.22MB 和平精英吃鸡助手
介绍了接收机中灵敏度的推算过程,结合具体的示例,讲述了灵敏度相关的概念以及具体参数的计算
2021-12-18 11:23:34 284KB 灵敏度 接收机
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matlab copula代码乌克萨 不确定性量化 (UQ) 和灵敏度分析 (SA) 此存储库中分发的代码实现了 Eriksson 和 Jauhiainen 等人(2018 年)在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法。 该代码在 GNU 通用公共许可证 v3.0 下分发。 UQ 文件夹包含运行不确定性量化方法的 R 脚本(ABC-MCMC with copulas)。 需要包 ks、VineCopula、MASS、R.utils 和 R.matlab(将输出数据保存到 MATLAB 兼容文件的最后一个包)。 要运行的主脚本称为 runABCMCMC-Phenotype123.R。 该脚本将使模型适合表型 1-3(如论文中所述),我们将其用作说明性测试用例。 结果数据也以 R 和 MATLAB 格式上传到文件夹中。 我们使用表型 4 作为我们的预测数据集来说明 SA 方法。 SA 文件夹包含运行全局敏感性分析的 MATLAB 脚本。 需要 2014a 之后的 MATLAB 版本。 要运行的主脚本称为 get_predictio
2021-12-07 18:43:39 981KB 系统开源
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单工无线呼叫系统分发射和接收两大部分。发射部分采用锁相环式频率合成器技术, MC145152和MC12022芯片组成锁相环,将载波频率精确锁定在35MHz,输出载波的稳定度达到4×10-5,准确度达到3×10-5,由变容二极管V149和集成压控振荡器芯片MC1648实现对载波的调频调制;末级功放选用三极管2SC1970,使其工作在丙类放大状态,提高了放大器的效率,输出功率达到设计要求。接收部分以超大规模AM/FM立体声收音集成芯片CXA1238S为主体,灵敏度、镜像抑制、信噪比等各项性能指标均达到设计要求;音频功率放大器采用集成芯片LM386,电压放大倍数最大为200。采用PT2262/2272编码/解码电路实现了数据传输业务以及对台号的选择等功能;音频输入和数据输入可自动转换;AT89S52作为整个系统的控制部分,程序设计采用C语言在KEIL51的编译器上编程实现;显示采用128×64点阵型液晶显示。经测试,整机功能齐全,各项性能指标符合系统要求,接收波形稳定,无明显失真。
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通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合,找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题,其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证,从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时,该模型具有良好的扩展性,可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明:该方法在工程分析方面,能够快速找到属性之间的关联程度,得到准确、稳定的分析结果,满足工程分析需求。
2021-12-06 14:19:35 649KB 神经网络 BP 算法 感知器 灵敏度分析
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matlab开发-电网连接光伏系统的电压稳定性和灵敏度分析。英德瑞尔Saki(英德瑞尔Saaki)
2021-11-30 19:29:57 60KB 未分类
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诺伯特·维纳(Norbert Wiener)于1938年提出的多项式混沌扩展(PCE)。直观地,可以将PCE视为在不确定模型参数下以高维多项式形式构造和获得模型响应面的数学最优方法。 最近,多项式混沌扩展得到了对任意多项式混沌扩展的概括(aPC:Oladyshkin S.和Nowak W.,2012),这就是PCE的所谓数据驱动的概括。 像所有多项式混沌扩展技术一样,aPC通过在正交多项式基础上进行扩展来近似仿真模型输出对模型参数的依赖性。 aPC将混沌扩展技术推广到具有任意概率测度的任意分布,该概率测度可以是离散的,连续的或离散的连续的,并且可以解析地(作为概率密度/累积分布函数),数值表示为直方图或原始数据集来指定。 处于有限扩展阶数的aPC仅需要存在有限数量的矩,并且不需要完全的知识,甚至不需要概率密度函数。 这避免了分配有限的可用数据未充分支持的参数概率分布的必要性。 或者,它允
2021-11-29 10:36:11 266KB matlab
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全方面测每个键的灵敏度,有效的知道各按键是否OK
2021-11-28 21:37:28 515KB 键盘测试软件
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