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javassist-2.6.zip
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后端
javassist-2.6 1.09MB
3 月前

代码静态检查工具cppcheck（完全支持misra2012）
作为编译器的一种补充检查，cppcheck对产品的源代码执行严格的逻辑检查，还支持第三方的代码规则检查，譬如最常见的汽车行业的规范misra，目前github上的资源https://github.com/danmar/cppcheck的资源，可以检查misra相关的规则，但无法输出misra的详细信息，本资源可以，是在github上的资源上添加了misra相关的资源文件，是参考misra的规则，若需要misra原文，请去官网https://www.misra.org.uk/购买。另外支持misra规则的检查，需加参数：--addon=misra.json（绝对路径）
后端
cppcheck_misra 3.71MB
3 月前
dxgi桌面屏幕录像（windows屏幕录像，硬件编码，声音捕获，音视频同步）
详细内容参考：https://blog.csdn.net/xjb2006/article/details/124073716作用：运用dxgi，音视频编码技术，声音捕获directshow，directsound,wsaapi,libyuv，acm，声音混音，音视频muxer等技术里面包含：演示主软件1个，demo3个（C#,C++,VB）20220728升级：支持dxgi失败重连，d3d显示失败重连，支持3D游戏录制等QQ35744025萧萧工作室
音视频
录屏 50.75MB
3 月前
JavaFX + MySql 实现学生信息管理系统
详情请看
后端
System 1.45MB
3 月前
MATLAB Simulink下的双馈风机调频策略研究：一次调频、三机九节点下的虚拟惯性与下垂控制策略优化,基于Matlab Simulink的双馈风机调频策略：含虚拟惯性与下垂控制，风电渗透率达20
MATLAB Simulink下的双馈风机调频策略研究：一次调频、三机九节点下的虚拟惯性与下垂控制策略优化,基于Matlab Simulink的双馈风机调频策略：含虚拟惯性与下垂控制，风电渗透率达20%，快速仿真分析,matlab simulink 双馈风机调频，风电调频，一次调频，风电场调频，三机九节点，带有惯性控制，下垂控制。风电渗透20%，phasor模型，仿真速度快，只需要20秒三机九节点，风电调频，下垂控制，惯性。对风机附加这两种控制，改善系统频率特性，风机渗透率20%。可研究风电渗透率，风电调频策略。,matlab; simulink; 双馈风机调频; 风电调频; 一次调频; 风电场调频; 三机九节点; 虚拟惯性控制; 下垂控制; 风电渗透率; phasor模型; 仿真速度。,Matlab Simulink中双馈风机调频策略研究：虚拟惯性与下垂控制的改善效应
安全技术
双馈风机调频风电调频一 3.91MB
3 月前
三通道交错并联双向Buck-Boost变换器：高效能量双向流动与精准控制,三通道交错并联双向Buck-Boost变换器：高效能量双向流动与减小电感电流纹波的研究,三通道交错并联双向buck-boost
三通道交错并联双向Buck-Boost变换器：高效能量双向流动与精准控制,三通道交错并联双向Buck-Boost变换器：高效能量双向流动与减小电感电流纹波的研究,三通道交错并联双向buck-boost变器。通过simulink搭建的三通道交错并联双向buck-boost变器，采用电压外环，三电流内环，载波移相120°的控制方式。在buck模式与boost模式互相切之间，不会产生过压与过流，实现了能量双向流动。且交错并联的拓补结构，可以减少电感电流的纹波，减小每相电感的体积，提高电路的响应速度。该拓补可以用于储能系统中。整个仿真全部离散化，采用离散解析器，主电路与控制部分以不同的步长运行，更加贴合实际,控制与采样环节全部自己手工搭建，没有采用Matlab自带的模块。,核心关键词：三通道交错并联; 双向buck-boost变换器; 电压外环; 三电流内环; 载波移相120°控制; 能量双向流动; 交错并联拓补结构; 离散化仿真; 离散解析器; 主电路与控制部分不同步长运行。,基于离散解析的交错并联双向Buck-Boost变换器仿真研究
数据库
三通道交错并联双向变器通过搭建的三 1.63MB
3 月前
深度解析：高效两级式光伏并网逆变器技术，采用Boost电路与增量电导法实现MPPT，二电平逆变器与双闭环控制确保并网性能卓越,基于Boost电路与双闭环控制的10kW两级式光伏并网逆变器-实现高效M
深度解析：高效两级式光伏并网逆变器技术，采用Boost电路与增量电导法实现MPPT，二电平逆变器与双闭环控制确保并网性能卓越,基于Boost电路与双闭环控制的10kW两级式光伏并网逆变器——实现高效MPPT与精确电网相位跟踪,两级式光伏并网逆变器，DCDC环节采用boost电路，通过增量电导法实现光伏最大功率跟踪MPPT。逆变器采用二电平逆变器，通过双闭环控制，实现并网单位功率因数，并网电流与电网电压同相位，并网电流THD仅有1.3%，符合并网规范，并稳定直流侧母线电压。为了得到电网电网相位，采用基于双二阶广义积分器的锁相环，该锁相环可以快速准确无误的得到电网相位。且在初始阶段，就可以得到电网相位，比Matlab自带的锁相环要快很多。并网功率为10kW，直流母线电压稳定在700V。整个仿真全部离散化，采用离散解析器，主电路与控制部分以不同的步长运行，更加贴合实际,控制与采样环节全部自己手工搭建，没有采用Matlab自带的模块。,两级式光伏逆变器; Boost电路; 增量电导法; 最大功率跟踪MPPT; 二电平逆变器; 双闭环控制; 单位功率因数; 并网电流THD; 锁相环;
前端
两级式光伏并网逆变器环节采用电路通过增量电导法实现 283.96KB
3 月前
基于PSO-ELM算法的优化与数据预测模型研究,粒子群优化算法提升极限学习机（ELM）预测模型的精度与泛化性能,粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型 ELM模型
基于PSO-ELM算法的优化与数据预测模型研究,粒子群优化算法提升极限学习机（ELM）预测模型的精度与泛化性能,粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型。ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点。然而在发动机参数预测过程中, 不同的参数设置, 对预测模型的准确度起着一定程度的影响。此时, 如果通过简单的随机选取初始化参数方法来构建极限学习机模型, 在一定程度上存在着模型构建中隐含层节点冗余等缺点, 这在一定程度上阻碍了ELM模型的精确性。因此, 在构建EGTM数据预测模型的过程中, 可通过PSO算法寻优确定模型的最佳参数, 以保证ELM模型的准确性。matlab程序，可做功率预测数据预测，程序注释详细方便阅读，可替自己的数据做预测，预测结果准确。,PSO; ELM模型; 参数优化; 预测模型; 泛化性能; 发动机参数预测; PSO-ELM算法; 随机初始化
移动开发
粒子群优化极限学习机做数据预 2.23MB
3 月前
Godot游戏开发v4.3版本
Godot游戏开发v4.3版本
游戏开发
Godot_v4.3-stable_win64.exe 54.92MB
3 月前
剪映海外版 Capcut
剪映海外版 Capcut
行业研究
CapCut_7418887576599298065_installer 1.96MB
3 月前
node-v20.18.0-x64
nodejs 安装包 node-v20.18.0-x64
行业研究
node-v20.18.0-x64 24.3MB
3 月前
chrome extention: 网页保存为pdf
chrome extention: 网页保存为pdf
前端
fdpohaocaechififmbbbbbknoalclacl 5.48MB
3 月前
线控转向失效容错差动转向协同控制策略应用于四轮轮毂电机驱动电动汽车,线控转向失效容错控制策略研究-差动转向与直接横摆力矩协同的智能电动汽车控制方法,线控转向失效下的容错差动转向控制以四轮轮毂电机驱
线控转向失效容错差动转向协同控制策略应用于四轮轮毂电机驱动电动汽车,线控转向失效容错控制策略研究——差动转向与直接横摆力矩协同的智能电动汽车控制方法,线控转向失效下的容错差动转向控制以四轮轮毂电机驱动智能电动汽车为研究对象，针对线控转向系统执行机构失效时的轨迹跟踪和横摆稳定性协同控制问题，提出一种基于差动转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法。该方法采用分层控制架构，上层控制器首先基于模型预测控制方法求解期望前轮转角和附加横摆力矩，然后设计基于滑模变结构控制的前轮转角跟踪控制策略，下层控制器以轮胎负荷率最小化为目标，利用有效集法实现四轮转矩优化分配。图片为模型运行后的实际效果，模型为参考优质paper制作的，包含carsim数据cpar文件，Simulink模型及MATLAB代码,线控转向失效; 差动转向控制; 轨迹跟踪; 横摆稳定性协同控制; 模型预测控制; 滑模变结构控制; 轮胎负荷率优化分配; 轮毂电机驱动智能电动汽车; 汽车动力学模型。,智能汽车线控转向失效的容错差动转向控制方法研究
行业研究
线控转向失效下的 6.01MB
3 月前
筛选机电气控制程序-汇川H5UPLC精准定位工件，采图剔废自动化，队列管理灵活，数据高效传递，PLC控制精准触发,筛选机电气控制程序-汇川H5UPLC精准定位工件处理系统（基于触发采图与剔废模块）
筛选机电气控制程序——汇川H5UPLC精准定位工件，采图剔废自动化，队列管理灵活，数据高效传递，PLC控制精准触发,筛选机电气控制程序——汇川H5UPLC精准定位工件处理系统（基于触发采图与剔废模块）,名称：筛选机电气控制程序品牌：汇川H5UPLC介绍：此为原创程序，已经在单位一些设备上应用。程序分为触发采图模块和剔废模块，已经将程序封装成功能块，一个工位和多个工位只需拉几个功能块，代码可见，程序适用于玻璃转盘和皮带机。外部编码器需自己设置。简要说明：根据触发光电信号，计算出每个工件在采图工位或者剔废工位的位置，并形成队列信息，再跟转盘或者皮带的实际位置进行比对，并读取OK或者NG信号，进行采图和剔废。程序内部目前设置的队列长度是20，理解原理后可根据实际情况自行修改。数据传递全部用指针实现，采图时PLC只给光源控制器1个1ms脉宽的信号，相机由光源控制器自己触发，剔废时的脉宽可自己设置，我这是5ms，PLC默认扫描周期是10ms，不更改，上位检测软件只需要往定义好的20个地址里循环写结果就可，经过剔废口后会自动清0。,筛选机; 电气控制程序; 汇川H5UPLC; 触发
安全技术
名称筛选机电气控制程序品牌汇川介绍此为原创程序 2.64MB
3 月前
基于Logistic回归的临床预测模型全流程：自动筛选变量建立精准模型并绘制列线图（R语言实现）,基于Logistic回归的临床预测模型全流程解析：自动化提取变量建模与图像输出！R语言实战代码分享,临
基于Logistic回归的临床预测模型全流程：自动筛选变量建立精准模型并绘制列线图（R语言实现）,基于Logistic回归的临床预测模型全流程解析：自动化提取变量建模与图像输出！R语言实战代码分享,临床预测模型基于Logistic回归的临床预测模型全流程R语言代码。包含以下特色:[1]自动提取单因素有意义（默认p＜0.05）的变量带入到多因素回归。[2]自动提取多因素有意义的变量再次建立最终模型。[3]自动使用最终模型绘制列线图，可导出600dpi的tiff格式图片。,临床预测模型;Logistic回归;自动提取变量;多因素回归;列线图绘制;R语言全流程代码;600dpi tiff格式图片。,基于Logistic回归的R语言全流程实现：临床预测模型自动化提取
操作系统
临床预测模型基于回归的临床预测模型全流程语言 883.68KB
3 月前
高斯过程回归预测模型GPR实现多特征输入单变量输出的拟合预测模型（Matlab实现，详细注释，Excel数据替换即用）,高斯过程回归预测模型GPR实现多特征输入单变量输出拟合预测的Matlab程序,利
高斯过程回归预测模型GPR实现多特征输入单变量输出的拟合预测模型（Matlab实现，详细注释，Excel数据替换即用）,高斯过程回归预测模型GPR实现多特征输入单变量输出拟合预测的Matlab程序,利用高斯过程回归预测模型GPR建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。程序内注释详细，直接替excel数据就可以使用。程序语言为matlab。,核心关键词：高斯过程回归预测模型GPR; 多特征输入; 单个因变量输出; 拟合预测模型; 程序内注释详细; Matlab程序; 替换excel数据使用。,MATLAB高斯过程回归模型：多特征输入与单因变量输出的拟合预测程序
人工智能
利用高斯过程回归预测模型 4.62MB
3 月前
西门子PLC系列PID功能块详解：自定义PID模拟块，手自动切换功能，详细注释与触摸屏程序参考,西门子PLC系列PID功能块解析：自定义功能块详解与实际应用指南-手自动切换、详细注释与触摸屏程序一体
西门子PLC系列PID功能块详解：自定义PID模拟块，手自动切换功能，详细注释与触摸屏程序参考,西门子PLC系列PID功能块解析：自定义功能块详解与实际应用指南——手自动切换、详细注释与触摸屏程序一体化,西门子1200 1500 PID自己写的PID功能块，可重复调用，PID模拟西门子自带块的功能属性，可以手自动值进行切，程序注释详细，有触摸屏程序。很有参考价值，,西门子1200/1500; PID功能块; 重复调用; 模拟自带块; 功能属性; 手自动切换; 程序注释详细; 触摸屏程序; 参考价值。,基于西门子控制系统的定制PID功能块：可重复调用、手自动切换且注释详尽
行业研究
西门子自己写的 3.42MB
3 月前
Matlab实现综合能源系统冷热电联产优化调度：粒子群算法求解最小运行成本方案,Matlab代码实现综合能源系统IES优化调度：粒子群算法求解冷热电联产微网优化问题，最小运行成本及调度方案,Matla
Matlab实现综合能源系统冷热电联产优化调度：粒子群算法求解最小运行成本方案,Matlab代码实现综合能源系统IES优化调度：粒子群算法求解冷热电联产微网优化问题，最小运行成本及调度方案,Matlab代码：综合能源系统(IES)的优化调度关键词：[闪亮]综合能源系统冷热电联产优化调度微网优化粒子群算法 [闪亮]设备：风力、光伏、燃气轮机、燃气内燃机、燃气锅炉、余热回收系统、吸收式制冷机、电制冷机、蓄电池等设备。负荷类型：冷、热、电优化目标：IES(综合能源系统）的运行成本最小成本主要包括：燃气成本、碳排放惩罚成本、失电负荷惩罚成本优化算法：粒子群算法优化结果：得到系统的电、冷、热三种能源的优化调度方案及最小运运行成本。程序注释详细，逻辑分明，并有说明文档，具体看下图欢迎咨询[送花][送花],综合能源系统;冷热电联产;优化调度;微网优化;粒子群算法;设备类型;负荷类型;运行成本最小化;燃气成本;碳排放惩罚成本;失电负荷惩罚成本;优化结果;程序注释;逻辑分明;说明文档。,Matlab实现IES(综合能源系统)优化调度——冷热电联产与微网优化
云计算
代码综合能源系统的优化调度关键词闪 5.35MB
3 月前
视觉SLAM之VINS-Mono详解：紧耦合VIO状态估计、环境配置、运行文档及思维导图附开源ROS数据包,视觉SLAM之VINS-Mono：基于紧耦合的VIO状态估计的实用解决方案，附安装配置、编译
视觉SLAM之VINS-Mono详解：紧耦合VIO状态估计、环境配置、运行文档及思维导图附开源ROS数据包,视觉SLAM之VINS-Mono：基于紧耦合的VIO状态估计的实用解决方案，附安装配置、编译运行文档及中文注释代码与思维导图,视觉SLAM之VINS-Mono ， VINS-Mono是基于紧耦合的VIO状态估计，也是近年来较为成熟且可落地的视觉SLAM解决方案，本提供：安装环境配置文档及编译运行文档，附带可测试的开源ROS数据包, 代码主干部分带有中文注释，并提供大框架梳理的思维导图。,VINS-Mono; 紧耦合VIO状态估计; 视觉SLAM解决方案; 安装环境配置; 编译运行文档; 开源ROS数据包; 中文注释; 大框架梳理思维导图。,《VINS-Mono视觉SLAM方案：紧耦合VIO状态估计与实现指南》
移动开发
视觉之是基于紧耦合的状态估计也是近 2.39MB
3 月前
基于MATLAB的SOP配电网重构技术研究：结合二阶锥松弛与需求侧响应的智能软开关优化策略,基于二阶锥松弛与智能软开关技术的MATLAB含SOP配电网重构策略研究,MATLAB代码：含SOP配电网重构
基于MATLAB的SOP配电网重构技术研究：结合二阶锥松弛与需求侧响应的智能软开关优化策略,基于二阶锥松弛与智能软开关技术的MATLAB含SOP配电网重构策略研究,MATLAB代码：含SOP配电网重构关键词：配网重构 yalmip 二阶锥参考文档：《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用》仿真平台：MATLAB主要内容：参考文献2 高比例新能源下考虑需求侧响应和智能软开关的配电网重构参考3：Mathematical representation of radiality constraint in distributionsystem reconfiguration problem,配网重构; yalmip; 二阶锥; 新能源; 需求侧响应; 智能软开关; 数学表示法; 分布系统重构问题,MATLAB优化配电网重构的二阶锥松弛方法研究
后端
代码含配电网重构关键词配网重 874.36KB
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