Git2.47.1安装包

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基于FPGA的ov5640图像采集
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音视频
cam2hdmi.zip 102.77MB
3 月前

Java JDK 17 (32位Windows系统)
这是一个Java jdk17 编译器，如果需要安装其他版本请到oracle甲骨文官网下载。
后端
zulu-17.zip 180.77MB
3 月前
Qt 串口，多线程（子线程处理串口信号）
个人demo，看私信挺多的，免费分享
后端
th-mcv.zip 7.45MB
3 月前
数据库大作业：火车售票管理系统（Python、pyqt5、QT、mysql）
本系统是由五位华工学子（刘同学、陈同学、罗同学、鲁同学、卢同学）在课余时间中对数据库课程设计进行的一次尝试。起因在于，虽然我们都有部分项目经验，然而一般情况下，都是由导师为我们所引导安排去实施任务的，因此在此课程出来后，我们就商量着体验一次，从零开始的自主实现项目过程。这次课设为对我们自身的提升有很大的帮助，为此希望通过这篇文章分享出来。当然，由于是第一次做如此大的工程，也遇到了一些困难的地方，当工作周期长时，也会出现部分拖沓懈怠，在小组之间的鼓励与监督下，完成让课设继续进行。可惜的是对于本系统由于时间较短，其实是开发并不完整的，而且存在并发性等问题没解决。本文主要介绍了火车票管理系统，其中包括其选题功能概述，对该系统的方案方法设计，以及过程实现等内容。由于系统的代码量较大，因此将会较为抽象地对思想进行介绍，在必要时会举出一些实例，还会附上成果展示以及安装方法。最后补充一下这次团伙作案的心得体会，也是非常宝贵的财富。
数据库
数据库课程设计_火车售票管理系统.zip 121.9MB
3 月前
Informer模型实战案例(代码+数据集+参数讲解)
本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的编码器-解码器结构进行预测，通过阅读本文你可以学会利用个人数据集训练模型。Informer是一种用于长序列时间序列预测的Transformer模型,但是它与传统的Transformer模型又有些不同点，与传统的Transformer模型相比，Informer具有以下几个独特的特点：1. ProbSparse自注意力机制：Informer引入了ProbSparse自注意力机制，该机制在时间复杂度和内存使用方面达到了O(Llog L)的水平，能够有效地捕捉序列之间的长期依赖关系。2. 自注意力蒸馏：通过减少级联层的输入，自注意力蒸馏技术可以有效处理极长的输入序列，提高了模型处理长序列的能力
人工智能
Informer2020-main.zip 115.86MB
3 月前