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PTP协议_IEEE1588_V2_中文版.zip
【实例简介】PTP精确时钟同步协议，IEEE 1588标准有version 1和version 2两个版本，Version 1于2002年底发布，Version 2目前最新版本为IEEE1588－2008，它提供Version 1的所有功能，并针对Version 1的不足，做出了改善。
PTP协议实现时钟同步主要分为两个步骤：
1.建立同步体系，通过最佳主时钟算法，在整个同步系统中建立主从同步体系；
2.同步过程，通过交换PTP协议报文，计算并同步本地时钟。
- 2021-12-04 01:08:32下载
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ca6140车床杠杆（零件图+毛胚图+工艺工序卡片+说明书+夹具图）
cad图纸包括 课程设计杠杆毛坯图.dwg 零件图.dwg 铣夹具体零件图.dwg 铣平台夹具装配图.dwg 钻25孔夹具体零件图.dwg 钻25孔装配图.dwg 钻M8低孔装配图.dwg 钻M8底孔夹具体零件图.dwg设计说明书完整版.doc工艺卡片 7张 cad工艺过程卡片 1张 cad
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Java的oauth2.0 服务端与客户端的实现 （完整源码、demo）
Java的oauth2.0 服务端与客户端的实现.zip封装了oauth2.0的基本架构和实现，对照我的博客http://blog.csdn.net/jing12062011/article/details/78147306使用该源码。下载项目压缩包，解压，里面两个maven项目：oauthserver和oauthclient01，分别对应oauth服务端和客户端。服务端对应的数据库sql文件在源码压缩包里可以看到。两个项目分别用8082端口（服务端端口）和8081端口（客户端端口）部署并启动。输入客户端地址：http://localhost:8081/oauthclient01/
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ARIMA电力负荷预测（附EUNITE数据1997-1999）
基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验 ，代码+EUINITE比赛数据集1997-1999。
- 2020-11-28下载
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信号发生器软件(AD9910Code1.0.0)
该软件用来设置AD9910信号发生器平台，很好很强大！
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关于平面应力问题有限元法——三角形常应变单元Matlab求解器
根据有限元中三角形常应变单元的理论知识，利用Matlab工具，编制了本求解器，用以求解平面应力问题，并将所求结果与Ansys软件所求结果及弹性理学中的理论值进行了比较，效果较好。
- 2020-12-01下载
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上海交通大学Python课件ppt
上海交通大学Python课件ppt。我们自己上课的PPT，帮助还是挺大的，现在不记得的地方翻来查看查看就行了
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J.D.Aderson 计算流体力学CFD入门中译本
流体力学CFD书籍，内容丰富，讲述详细，很适合初学者参考学习。
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SIFT算法详解及应用(讲的很详细)
SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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图的平均路径长度和网络直径
问题描述：平均路径长度是网络中另一个重要的特征度量，他是网络中所有节点对之间的平均最短距离。这里节点间的距离指的是从一个节点要经历的边的最小数目，其中所有节点之间的最大距离称为网络的直径。平均路径长度和直径衡量的是网络的传输性能与效率。平均路径长度的公式为 ，其中dij表示点i和j之间的最短距离（若dij不存在时，dij就不能加入，且分母要相应减1）要求：输入邻接矩阵表示的图，计算其平均路径长度
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