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传感器精度
高
精度
减法 去除前导零 比较两个很大的正整数 取模的技巧 AcWing 792. 高
精度
减法
#includeusingnamespacestd;boolcmp(vector&A,vector&B){if(A.size()!=B.size())returnA.size()>B.size();for(inti=A.size()-1;i>=0;i--)if(A[i]!=B[i])returnA[i]>B[i];returntrue;}vectorsub(vector&A,vector&B){v
三冬四夏会不会有点漫长
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2024-02-05 18:51
算法竞赛
#
acwing算法基础
算法
c++
数据结构
基础算法-高
精度
运算
目录高
精度
加法高
精度
减法高
精度
乘法高
精度
除法高
精度
运算本质上是用数组把大数存下来。
mlww-
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2024-02-05 18:19
算法
【动态规划】【
精度
】1883. 准时抵达会议现场的最小跳过休息次数
作者推荐【动态规划】【状态压缩】【2次选择】【广度搜索】1494.并行课程II本文涉及知识点动态规划汇总LeetCode:1883.准时抵达会议现场的最小跳过休息次数给你一个整数hoursBefore,表示你要前往会议所剩下的可用小时数。要想成功抵达会议现场,你必须途经n条道路。道路的长度用一个长度为n的整数数组dist表示,其中dist[i]表示第i条道路的长度(单位:千米)。另给你一个整数sp
闻缺陷则喜何志丹
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2024-02-05 18:07
#
算法题
动态规划
算法
c++
图论
力扣
精度
最小
鸿蒙(HarmonyOS)项目方舟框架(ArkUI)之MenuItem组件
支持不同时区的时间显示,最高
精度
到秒级。子组件无接口MenuItem(value?:MenuItemOptions|Cus
记忆的小河
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2024-02-05 17:29
harmonyos
【stm32】hal库学习笔记-ADC模数转换(超详细!)
本篇章介绍了ADC实现电压检测的三种方式ADC原理及选型ADC将连续的模拟电压信号转换为二进制的数字信号选型参数速度(采样频率)功耗
精度
转换原理ADChal库驱动函数普通通道检测电压CubeMX图形化配置导入
Chole_Waston
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2024-02-05 17:52
stm32
学习
笔记
嵌入式硬件
【案例】尺寸公差软件 -手机装配公差案例-DTAS3D-国产智能
背景:随着智能手机行业的快速发展,手机装配的
精度
要求越来越高。尺寸公差软件在手机装配过程中扮演着至关重要的角色,可以帮助制造商提高产品质量和生产效率。
DTAS尺寸公差分析软件
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2024-02-05 17:25
智能手机
尺寸链计算
尺寸公差分析软件
公差仿真软件
三维建模
尺寸链校核
TanDEM-X 90m DEM介绍与下载
文章目录一、TanDEM-XDEM介绍二、TanDEM-XDEM下载三、参考资料一、TanDEM-XDEM介绍TanDEM-X任务的主要目标是绘制一张质量均匀、
精度
空前的地球表面精确三维地图。
RS&
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2024-02-05 16:01
卫星数据
TanDEM-X 90m数字高程模型(下载)
TanDEM-X任务的主要目标是绘制一张质量均匀、
精度
空前的地球表面精确三维地图。数据采集于2015年1月完成,全球DEM的生产于2016年9月完成。绝对高度误差约为1m,比10m要求低一个数量级。
a60919820
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2024-02-05 16:59
JS浮点型的运算
精度
问题
精度
问题大家一定遇到过这种问题:console.log(0.1+0.2);//0.30000000000000004console.log(2.22+0.1);//2.3200000000000003console.log
姜治宇
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2024-02-05 14:31
Arduino开发板的功能
丰富的输入输出功能:Arduino开发板具有多种数字和模拟输入输出引脚,可以与各种
传感器
、执行器等设备进行连接和交互。可扩展性:Arduino开发板可以与各种扩展板、模块等外部设备进行连接,
selenia8860
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2024-02-05 14:53
嵌入式硬件
Arduino
开发语言
鸿蒙(HarmonyOS)项目方舟框架(ArkUI)之Menu组件
支持不同时区的时间显示,最高
精度
到秒级。子组件包含MenuItem、MenuItemGroup子组件。接口Menu()作为菜单的固定容器,
亚丁号
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2024-02-05 14:40
harmonyos
华为
手持式超声波气象站旱作节水灌溉
产品采用精密
传感器
及智能芯片,能同时对风速、温度、湿度等气象要素进行准确测量、记录并存储。支持扩展多个其他种类的气象要素。
hong18931062710
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2024-02-05 14:05
自动化
无线远程多层立体土壤墒情监测仪
该仪器采用了先进的
传感器
技术,可以同时监测多层土壤的水分和温度状况,并可以通过无线传输方式将数据发送到控制中心或手机上,方便用户随时掌握土壤状况。此外,无线远程多层立体土壤墒情监测仪还具有
YYtianhe17
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2024-02-05 14:35
物联网
鸿蒙(HarmonyOS)项目方舟框架(ArkUI)之MenuItem组件
支持不同时区的时间显示,最高
精度
到秒级。子组件无接口MenuItem(value?:MenuItemOptions|Cus
灬沙海灬
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2024-02-05 14:35
harmonyos
详谈气象站的功能区别
小型气象站小型气象站由气象
传感器
、气象数据记录仪、电源系统、野外防护箱和不锈钢支架等部分构成。风速、风向、雨量、蒸发量等
传感器
为气象专用
传感器
,具有高
精度
高可靠性的特点。
gj13315060562
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2024-02-05 14:35
物联网
旱作物土壤墒情监测站
旱作物土壤墒情监测站通常包括水分
传感器
和温度
传感器
,可以测量土壤中的水分含量和土壤温度,并通过无线传输方式将数据发送到控制中心或手机上,方便农民随时掌握土壤状况。
YYtianhe17
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2024-02-05 14:04
物联网
在工业制造方面,如何更好地实现数字化转型?
2.投资物联网(IoT):实施物联网设备和
传感器
以从机器和流程收集实时数据。这些数据可以为预测性维护、质量控制和整体流程优化提供有价值的见解。3.数据分析和大数据:利用先
weixin_50515446
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2024-02-05 13:52
数字孪生
3D产品配置器
产品交互展示
3D交互设计工具
3D内容工具
机器学习本科课程 实验5 贝叶斯分类
GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容:使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的
精度
11egativ1ty
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2024-02-05 13:43
机器学习
本科课程
机器学习
分类
python
将多个8位数据合并为一个u32数据
将多个8位数据合并为一个u32数据#include//将多个8位数据合并为一个u32数据//多用于温度湿度等
传感器
数据读取处理structreturn_dat{unsignedcharv[5];unsignedintc
xiaoqi976633690
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2024-02-05 13:41
嵌入式软件
单片机
c语言
stm32
梯度提升树系列1——梯度提升树(GBDT)入门:基本原理及优势
目录写在开头1.GBDT的基本原理1.1GBDT的定义1.2GBDT的工作机制1.2.1初始化1.2.2迭代训练1.2.3集成预测2.GBDT的优势2.1高
精度
预测能力2.2对各种类型数据的适应性2.3
theskylife
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2024-02-05 13:04
数据挖掘
python
机器学习
数据挖掘
GBDT
线阵相机系列-- 1. 什么是线阵相机
线阵相机的优劣势线阵相机的优势(1)线阵相机
传感器
的像敏单元只有一行,所以其单排感光单元数目可以做的很多,在同等测量
精度
的前提下,其测量范
他在从中笑
·
2024-02-05 13:26
硬件选型
数码相机
【干货】10个机器视觉常见问题
选择相机却往往刻不容缓的的问题摆在机器视觉工程师面前,因此,选择相机了解以下几个方面问题:通常您首先需要知道系统
精度
要求和相机分辨率,可以通过公式:X方向系统
精度
(X方向像素值)=视野范围(X方向)/CCD
光场视觉
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2024-02-05 13:54
视觉检测
光场相机
计算机视觉
【干货】基于超构表面光场调控的二维位移精密测量技术
中国科学技术大学光电子科学与技术安徽省重点实验室微纳光学与技术课题组王沛教授和鲁拥华副教授在精密位移的光学感测研究方面取得新进展,设计了一种光学超构表面(metasurface),将二维平面的位移信息映射为双通道偏光干涉的光强变化,实现了平面内任意移动轨迹的大量程(百微米量级)、高
精度
光场视觉
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2024-02-05 13:23
3d
光场
视觉检测
差错控制(奇偶校验码和CRC循环冗余码)
(对
传感器
下手)局部性的噪声:外界特定的短暂原因所造成的冲击噪声,是产生差错的主要原因。由于通信线路的改善,所以现在因特网的通信采取更加灵活的通信方法:不同的网段会采取不同的通信策略。
有难易乎
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2024-02-05 12:04
计算机网络
计算机网络-差错控制(奇偶校验码 CRC循环冗余码)
文章目录差错从何而来从
传感器
层面提高信道比来减少线路本身的随机噪声的一个例子热噪声和冲击噪声数据链路层的差错控制检错编码-奇偶校验码检错编码-CRC循环冗余码例子注意差错从何而来噪声通常指的是任何未预期的
Full Stack-LLK
·
2024-02-05 12:01
王道计算机网络考研笔记
计算机网络
网络
2018-07-02
传感器
扩展-#手机里竟然有这么多
传感器
# 终于都搞懂了 !
手机的虚拟功能,比如交互、游戏、都是通过处理器强大的计算能力来实现的,但与现实结合的功能,则是通过
传感器
来实现。本文就为大家整理了手机中常见的
传感器
,帮助大家了解其原理和用途。
予汐
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2024-02-05 12:13
27岁每天都要练习的十个功夫
2.五件常规事项:读书、静坐、写字、运动、护肤、日记,先做到(完成度),然后做够量,最后重视方法追求有效性(
精度
)。举手之劳的立刻做随时做(运动护肤),需要努力点的专门时间做(日记静坐),非
沐日一
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2024-02-05 12:51
C语言32个关键字9种控制语句34种运算符整理
32个关键字,如下表所示:关键字说明auto声明自动变量short声明短整型变量或函数int声明整型变量或函数long声明长整型变量或函数float声明浮点型变量或函数double声明双
精度
变量或函数char
编程鸭
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2024-02-05 11:27
XxxRingBuffer多功能环形缓冲区
仅读不取/是否满/是否有数据/有多少数据/有多少空位/清空的接口,可自由组合应对不同场景需求;主动插入数据导致已满时,允许数据覆盖,也可以组合一些接口,避免数据覆盖;本人实际应用场景1.数据采集(ADC,
传感器
小星星星球
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2024-02-05 11:38
我的开源驱动
c语言
单片机
软件工程
XxxSwitchScan_Driver只是C语言多功能按键驱动吗?
后面把按键结合如高低电平的
传感器
、开关量的限位等进一步抽象为开关量的输入设备。最终实现响应事件有:短按/短按抬起/长按/持续长按/长按抬起/连击/单边沿触发。由此我常会把项
小星星星球
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2024-02-05 11:07
我的按键驱动编年史
我的开源驱动
c语言
开发语言
深度学习本科课程 实验4 卷积神经网络
二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测
精度
、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)(只用循环几轮即可)使用torch.nn实现二维卷积,
11egativ1ty
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2024-02-05 11:36
深度学习
本科课程
深度学习
cnn
人工智能
Aigtek高压放大器用途是什么呢
1、科学研究和实验室应用:高压放大器在科学研究和实验室应用中经常用于放大探测器和
传感器
输出的微弱信号。例如,在核物理实验中,高压放大器可以用来放大来自探测器的粒子碰撞数据,以便进行粒子物理研究。
Aigtek安泰电子
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2024-02-05 10:31
高压放大器
经验分享
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(一)
Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言机器学习海啸2006年,GeoffreyHinton等人发表了一篇论文,展示了如何训练一个能够以最先进的
精度
绝不原创的飞龙
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2024-02-05 10:51
人工智能
tensorflow
blender 3d打印_使用Blender制作和准备要打印的3D模型
Blender根本不具备CAD操作员希望看到的许多
精度
功能。也就是说
cumo7370
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2024-02-05 10:48
java
python
大数据
人工智能
机器学习
Adobe Camera Raw for Mac v16.1.0中文激活版
RAW格式文件包含了相机
传感器
捕获的所有原始数据,包括曝光
macw_q
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2024-02-05 09:10
程序人生
机器学习本科课程 实验3 决策树处理分类任务
实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类(breast-cancer)计算最大深度为10时,十折交叉验证的
精度
(accuracy
11egativ1ty
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2024-02-05 08:05
机器学习
本科课程
机器学习
决策树
分类
AcWing算法学习笔记:基础算法(快速排序 + 归并排序 + 二分 + 高
精度
+前缀和差分 + 双指针算法 + 位运算 + 离散化 + 区间和并)
基础算法一、快速排序①快速排序⭐②第k个数二、归并排序①归并排序②逆序对的数量⭐三、二分①数的范围⭐②数的三次方根⭐四、高
精度
①高
精度
加法②高
精度
减法③高
精度
乘法④高
精度
除法五、前缀和差分①前缀和②子矩阵的和
一只可爱的小猴子
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2024-02-05 05:26
算法
学习
笔记
《深度学习入门》学习笔记
广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章卷积神经网络卷积池化CNN的可视化代表性的CNN第八章深度学习提高识别
精度
YY_oot
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2024-02-05 05:55
机器学习
深度学习
python
神经网络
人工智能
Web自动化测试理论知识
可以对程序的新版本自动执行回归测试可以执行一些手工测试困难或不可能进行的测试可以更好地利用资源测试具有一致性和可重复性误区:期望自动化测试发现大量新故障安全性错觉自动化测试的维护开销2、自动化测试的优势重复多次执行测试时节省很多时间提高测试覆盖率和测试
精度
实现自动化回归测试减少工作量减少手工测试人为产生的错误提供规范化的过
咖啡加 剁椒
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2024-02-05 04:49
软件测试
前端
功能测试
软件测试
自动化测试
程序人生
职场和发展
【SVM回归预测】基于EMD结合支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码
更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线
传感器
电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍近年来,电能质量问题已经成为当今电力工程领域里亟待解决的问题,而电力系统故障诊断分类是改善电能质量和保护电力系统的一个重要环节
matlab科研助手
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2024-02-05 02:17
matlab
支持向量机
回归
【SVM回归预测】基于日特征气象因素的支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码
更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线
传感器
电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础,是保障电力系统安全
matlab科研助手
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2024-02-05 02:47
支持向量机
回归
matlab
温湿度
传感器
理解
DHT11数字温湿度
传感器
DHT11数字温湿度
传感器
是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合
传感器
,也是一款电容式湿度
传感器
。
Cuit小唐
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2024-02-05 02:42
单片机相关
单片机
嵌入式硬件
【遥感入门系列】遥感电磁辐射与遥感过程
本专题包括内容:地物波谱遥感过程1遥感与电磁波(一)电磁波的反射遥感是利用
传感器
主动或被动接收地物反射回来电磁波而成像的。电磁波可以
地理遥感生态网
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2024-02-05 01:14
ENVI遥感处理教程
遥感卫星影像
地理信息数据获取
arcgis
大数据
分类
30.Java-Biginteger和BigDecimal
Biginteger不可变的,任意
精度
的整数,Biginteger提供所有Java的基本整数操作符的对应物,并提供java.lang.Math的所有相关方法,另外,BIgInteger还提供以下运算:模算数
若愚同学
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2024-02-05 01:52
无人机遥感技术在地质灾害监测应用分析,多旋翼无人机应急救援技术探讨
通过各种机载和星载的
传感器
,可以准确获取灾区实时的影像数据,作为减灾救灾工作决策的重要依据。其中无人机航空遥感系统作为卫星遥感和载人航空遥感的补充手段,具有实时性强
创小董
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2024-02-05 01:05
无人机技术
无人机
STM32—系统定时器
它通常集成在微控制器中,并且是硬件实现的,具有高
精度
和可靠性。在ARMCortex-M处理器中,SysTick定时器可以配置为计数器模式或外部时钟模式。
m0_20230122
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2024-02-04 22:35
stm32
嵌入式硬件
单片机
第01课:自动驾驶概述
成熟阶段(2016年以后)2、无人驾驶技术路径无人驾驶分级L2自动驾驶(Telsa)L3自动驾驶(AudiA8)L4自动驾驶L4级别无人驾驶3、自动驾驶技术概述L4自动驾驶系统架构自动驾驶硬件概述感知
传感器
定位
传感器
车载计算单元自动驾驶
ITSSec吴中生
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2024-02-04 21:49
自动驾驶与Apollo
自动驾驶
人工智能
机器学习
经验分享
笔记
[曲面细分着色器]
一.概述我们需要模型在远距离和近距离的时候有不同
精度
和细节程度的表现,模型的LOD技术是一种办法,但灵活性较低,而且需要美术做三个不同LOD的模型,工作量也相对较大,曲面细分通过改变顶点和三角形网格的数量来实现模型细节表现的差异
想变的很强的日向彻
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2024-02-04 21:49
c++ 旋描仪或扫描仪
扫描头通常包括光学
传感器
和镜头系统。2、旋转机构:将扫描头安装在一个能够旋转的平台或轴上,使其
csdn_aspnet
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2024-02-04 20:55
c++
c++
RFCN 精简讲解
但是这种共享仅仅停留在第一卷积部分,RoIpooling及之后的部分没有实现完全共享,可以当做是一种“部分共享”,这导致两个损失:1.信息损失,
精度
下降。
KyleLou
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2024-02-04 20:03
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