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  • 基于Xilinx FPGA ip核的使用實例

    基于Xilinx FPGA ip核的使用實例

    標簽: FPGA EDK

    上傳時間: 2015-04-19

    上傳用戶:ThomasAnn

  • 局域網最常見十大錯誤及解決(一).pdf

    雜志及論文專輯 19冊 720M局域網最常見十大錯誤及解決(一).pdf

    標簽:

    上傳時間: 2014-05-05

    上傳用戶:時代將軍

  • Boost C++ Libraries 1.35.0

    Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合,基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸;他最大的特色在於他是一個經過「同行評審」(peer review,可參考維基百科)、開放原始碼的函式庫,而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發的,同時部分函式庫的功能也已經成為 C++ TR1 (Technical Report 1,參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網站是:http://www.boost.org/,包含了 104 個不同的 library;由於他提供的函式庫非常地多,的內容也非常地多元,根據官方的分類,大致上可以分為下面這二十類: 字串和文字處理(String and text processing) 容器(Containers) Iterators 演算法(Algorithms) Function objects and higher-order programming 泛型(Generic Programming) Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數學與數字(Math and numerics) 正確性與測試(Correctness and testing) 資料結構(Data structures) 影像處理(Image processing) 輸入、輸出(Input/Output) Inter-language support 記憶體(Memory) 語法分析(Parsing) 程式介面(Programming Interfaces) 其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類,又都包含了一個或多個函式庫,可以說是功能相當豐富。

    標簽: Boost C++ Libraries

    上傳時間: 2015-05-15

    上傳用戶:fangfeng

  • 河內塔迴圈版本

    很簡單的河內塔程式,很好用唷。

    標簽: 河內塔

    上傳時間: 2015-06-22

    上傳用戶:a168spa

  • 核分離的高斯濾波函數(圖像處理)

    核分離的高斯濾波函數,運算速度比沒有分離的高斯濾波要快很多

    標簽: 圖像處理

    上傳時間: 2015-11-19

    上傳用戶:ryanleo

  • kde核密度估計

    kde核密度估計kde核密度估計kde核密度估計kde核密度估計kde核密度估計

    標簽: matlab ;kde核密度估計

    上傳時間: 2016-02-28

    上傳用戶:芒果不盲

  • 核函數矩陣

    建立了一個用于求解sigma的核函數矩陣,全部的測試數據點為一行數據,This matrix should be positive definite if the kernel function

    標簽: 核函數

    上傳時間: 2016-04-01

    上傳用戶:guokai626

  • 基于Avalon-ST接口幀讀取IP核的研究應用

    基于Avalon-ST接口幀讀取IP核的研究應用

    標簽: FPGA

    上傳時間: 2016-04-08

    上傳用戶:863739789

  • C6678核間中斷例程

    很難得的流水線模式下多核間通信例程,采用的是IPC通信模式,希望對大家有所幫助!

    標簽: 多核DSP IPC 核間通信

    上傳時間: 2016-04-11

    上傳用戶:yerbol

  • 核主元分析

    在化工連續生產過程中,生產系統在長期運行和生產負荷中會不可避免地發生各種故障,影響生產質量,甚至引起重大的經濟損失,而化工生產系統一般都具有過程精確、建模困難、過程變量眾多且相互間具有強耦合,并且在實際中存在各種隨機因素影響等特點。這就使得基于機理模型的診斷方法的應用極為不便。如核主元分析方法(KPCA)是一種不依賴于過程機理的建模方法,它只需通過過程數據的信息來進行統計建模,然后基于該模型實現對過程的監測。所以主元分析是一種較為成熟的多元統計監測方法。

    標簽: matlab

    上傳時間: 2016-05-09

    上傳用戶:2017我們結婚吧

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