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SeDuMi_1_3.zip

于 2020-12-08 发布
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放在matlab的toolbox路径下, 输入mex -setup后回车,输入y,回车,输入1,回车,再次输入y,输入install_sedumi等待后即可完成安装

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  • Axure RP 8入门手册
    xure RP 8入门手册 完整版,小楼著,全的序这本书是我自己最期待的一本书。这并不是说我的另外一本书《 Axure rP8实战手册》写得不好,而是从这本书的构思及面向的读者来讲,这本书会让我更有成就感。《 Axure rP8实战手册》是以案例为主导的一本书,全书囊括了Web与App原型设计的110个案例,并且按照由浅至深的规则结合清晰的知识结构进行案例的排布。同时,考虑到初学者的上手难度,在书的第一部分安排了56项基础操作内容。可以说,《 Axure RP8实战手册》是目前的 Axure书籍中,案例较多、实际应用参考性较强的一本书。但是,以案例为主导的书不能适合所有读者,对于初学者来说课堂比图书馆更适合学习。那么,本书就可以用课堂来形容。从我的《 Axure RP7.0从入门到精通》一书出版上市之后,我更清楚地看到了读者的需求。我把这些需求及教学中总结出的一些新的思路,再加上一些写作方法上的创新,全部融合到这本书当中。总的来说,这本书有以下特点与优势。1.主线清晰。和一般的工具书不同,本书并不是枯燥地罗列知识点,对各种功能进行文字解释,而是以一条由浅至深的路线,循序渐进地展开讲述。读老在学习过程中,只需按照由前至后的顺序阅读并配合练习,即可轻松学握各类知识要点,实现学习目标。2.层次清晰。学以致用是本书的原则。作者考虑读者的需求,将书中内容与工作需求紧密结合内容上分为基础与进阶两部分。读者在工作中如果只是需要做静态线框图(低保真原型),在学习完基础部分之后,即可满足工作需求。如果需要为原型添加丰富的交互(高保真原型),则可以通过继续学习进阶部分,来加强原型交互实现的能力。3.结构清晰。结合读者的反馈,本书的知识结构分布上做了吏清晰的划分,特别是在目录结构上,除了章节目录还单独增加了案例目录,能够让读者更加方便查阅到需要参考的内容。4.情景真实。这是保留了《 Axure RP7.0从入门到精通》一书的优点,通过虚拟人物让滨者更加感同身受,口语化的知识问答,更适合读者理解知识内容。本书特别征集了多位真实人物的头像,让读者在阅读过程中体验更加真实,更有亲切感。5.案例丰富。作者结合知识内容,融入了大量的实战案例,共计70个,虽然没有标明具体出处,但是读者能够从各个知名网站或者Ap中发现与这些案例相似的交互效果。这些案例都紧紧结合知识点的分布,所有案例出现时,都基于当前所讲述的知识点和读者已经学过的知识点,不会有陌生内容的存在,让读者能够轻松完成案例的练习。6.资源丰富。本书所有的案例源文件、素材、元件库、汉化包等资料,全部奉献给每一位读者。考虑到带有光驱的计算机越来越少,这些资料将通过网络进行传递,读者可以根据书中的提示进行相关资源的下载。综上所述,每一个特点与优势,都是我期待这本书上市的理由。我希望看到每一位读者轻松学习的喜悦,而不是难于上手和理解的苦恼。我想,能够心系读者,从真正有益于读者的角度去撰写一本书,是作为作者的责任与骄傲。内容导读本书共分为2篇。第1篇:基础部分。包含了1~9章的内容,共计17个案例。读老通过对这一部分内容的学习,就能够掌握软件的使用方法,熟悉原型项目的构建,以及带有简单交互的低保真原型的制作。第1章:讲述软件的安装与汉化,以及一些重要的注意事项。第2章:讲述如何结合思维导图软件创建项目结构。第3章:讲述元件与元件库的基本操作与用途。第4章:讲述原型的查看与各种发布共享方法。第5章:讲述原型尺寸的设定以及对多种设备的适配。第6章:讲述通过概要功能进行页面与元件的管理,以及使用检视功能,对页面与元件进行属性、样式以及说明的设置。第7章:讲述母版功能的使用,通过母版进行原型内容的重用,提高原型制作效率。第8章:讲述标记元件的使用,以及业务流程图的绘制方法。第9章:讲述一些其它软件功能的使用方法。第2篇:进阶部分。包含10~15章的内容,共计53个案例。读者可以在这一部分学习更加深入的内容,包括复杂的元件、变量以及函数等内容。通过学习这些内容掌握更多的原型制作技巧,不但能够学习高保真原型的制作,乜能从中获得各种实战应用的参考。第10章:讲述动态面板的原理与各种特性。第11章:讲述公式的格式与自定义变量的使用。第12章:讲述条件的编辑,运算符的作用,以及条件表达式的书写。第13章:讲述系统变量与函数的使用方法,通过结合系统变量、函数实现各种交互效果的案例,体现函数在提升原型的制作效率、保真度、扩展性方面的优势与特点。第14章:讲述中继器的原理,以及与中继器有关的交互。第15章:讲述中继器相关的系统变量,并结合这些系统变量实现更多的中继器交互效果。最后提醒读者,如果是初学者,务必按前后顺序学习本书的内容,切勿跳跃学习,以免产生学习障碍。编辑的话感谢小楼老师的信任和邀请,让我从编辑的角度谈一谈这本书与小楼老师认识并合作,是一种缘分。其实我们刚开始合作时并不顺利,原因是小楼老师实在太“固执”了。从书稿内容到随书配套资源,再到排版、封面设计的讨论,凡是小楼老师认为需要坚持的东西,他都不会做任何让步。我们曾针对案例演示图片应该用何种线条来标注更适合读者理解、演示步骤时用箭头引导还是数字符号标注表达更清楚等问题,连续在线讨论了两天,确切地说,是争论。如果我们当时是面对面讨论的话,可能争论到最后双方都是面红耳赤,要拍案而起了。更不论《 Axure RP8实战手册》这本书的写作原稿近800页,排版时我们因为版式设计的问题,一遍又一遍推倒方案重来。一方面我需要考虑控制图书页数,保证图书成本、定价不能过高,另一方面小楼老师又要坚持保障读者阅读和学习的质量不被影响,拒绝采用双栏排版的方式。以致我们争论到最后,一度接近终止合作的边缘可又是这种“固执”,让我看到一位作者对图书内容的坚持、对产品品质的追求和对读者的负责。也是这种“固执”,让我每次出版小楼老师的书后都仿佛被“剥掉一层皮”,却对这样的作者更加钦佩和珍惜。小楼老师在每一本书里,都倾注了太多的时间和心血,这一本更不必说。因为看到太多写作背后的故事,所以,每一次书稿拿在我手里,都并不轻松。这本书在写作时,恰逢 Axure软件新版本测试阶段,正式版发布后,软件界面样式进行了一些细微调整。但为了严格保证书内的操作截图与软件界面完全一致,使读者在学习过程中不会因此产生任何疑惑或遇到任何困难,小楼老师将书内90%的图(与正式版界面有细微差别)换了一遍。他告诉我这个消息时是当天下午5点多,已经改了近20小时,只改了全书四分之一。之后很快提交了全部的更新版图片。类似这样的事,在小楼老师的写作过程中很常见,单是这本书内由于官方史新版本导致界面细节有调整而全书吏换图片的经历就有过3次。而在案例的选取、教学设计、源文件制作、图片标注、步骤讲解过程中,更能感受到作为一名作者的“死磕”和用心。在《 Axure RP7.0从入门到精通》和《 Axure RP8实战手册》相继取得成功,一跃成为 Axure软件教程类书籍中被业内首推和高度受读者认可的学习资料后,小楼老师本可以直接在现有教程的内容结构和教学方式设计的基础上,通过直接添加新版本的内容、更新界面图片,快速地完成《 Axure rP80从入门到精通》的写作。不过,这显然不能达到小楼老师对自己苛刻的要求。事实上,每一部作品都是他对自己的颠覆。前两本书出版后,我们建立了相应的读者QQ群,另外,还有小楼老师的网站Axure原创教程网)等,从这些渠道,小楼老师搜集到读者对前两本书的学习反馈和建议,然后根据这些反馈,将自己的教学方式、知识结构、案例内容等全部重构一遍。这本书对于小楼老师来说,不仅只是将操作过程和技巧讲述一遍,他更希望通过这本书,让读者达到在课堂上的学习效果,仿佛老师就在身边—对—地耐心讲解,在讲授技巧的同时,更注意因材施教,分别对不同学习阶段、不同基础的读者人群讲解基础操作、高阶技巧,以及如何将书本里的知识与实际工作直接结合。所以,这本书,不仅对于读者来说是一部不可错过的 Axure re8.0教程,对于小楼老师来说,更是倾尽自己所有的心思、时间和精力,细细打磨出的一个产品。小楼老师说,这本书是他最为期待的本教程。对于我,又何尝不是呢?与小楼老师的合作,是一段弥足珍贵的经历,其中点点滴滴透露的,不仅是稿件上的精致图文内容,更多是做产品的态度。本书的读者,多少都是与产品相关的,相信你读完这本书后,收获的远不止于对 Axure这款软件的精通使用。目录第1篇基础第1章准备工作与注意事项161.1下载安装 Axure rp8:0………………1.1.1W/ indows系统的安装与汉化………1.1.2Mac系统的安装与汉化1.2原型相关的文件类型…191.3文件自动备份与找回1914功能区域的视图设置20第2章创建项目结构…………………………212.1使用 Xmind进行项目结构梳理2.2根据思维导图搭建原型页面结构…···.·,垂,,,非,垂26》第3章元件功能概述273.1鼠标的操作…283.2元件的使用293.2.1使用软件自带元件库3.2.2使用自定义元件库第4章查看原型…354.1机预览…364.2共享发布4.3在线反馈404.4 Axure Share App…414.5生成文件4446浏览器插件4.7工具栏介绍…49第5章创建自适应视图…………515.1不同设备的原型尺寸5创建不同设备的视图··53移动设备的浏览设置》第6章概要与检视功能596.1概要功能62检视功能一一页面样式626.3检视功能一一页面说明…6564检视功能——页面属性1垂·······,·垂656.5检视功能一一元件命名666.6检视功能—一元件样式6767检视功能—一元件说明·,中·垂··6.7.1添加元件说明6.7.2自定义说明字段746.8检视功能——元件属性7469检视功能—一元件交互……876.10检视功能——组合属性》第7章母版管理957.1母版简介………………………………………………………967.2添加/编辑/删除967.3添加母版到页面中9774从贞面中移除母版·977.5拖放行为单··,··987.6自定义触发事件第8章标注与流程……………………1038.1页面快照8.2便签与标记1058.3连线与箭头108≯第9章其他1139.1自定义元件库…1149.1.1创建元件库………………114912制作自定义元件1159.1.3使用元件库11692白定义形状………………………………1179.3钢笔工具………………12094裁剪与切割图片…12095网格与辅助线…1229.6团队项目……………1249.7图标字体1309.8Web字体…1319.8.1@ font faco代码13198.2链接到“CSS”文件134第2篇进阶第10章动态面板13810.1动态面板简介…13910.2动态面板特性——容器14110.3动态面板特性—多状态15010.4动态面板特性——循环·...··,··中·····,·,···………………15410.5动态面板特性——拖动……15810.6动态面板特性——适应宽度……16010.7动态面板特性相对固定161≯第11章公式与自定义变量16411.1公式的格式………16511.2自定义变量——局部变量…………16611.3自定义变量——全局变量174第12章条件与表达式……18412.1条件的编辑185122条件的类型19412.3运算符与表达式20912.3.1算术运算符……………123.2关系运算符4·B············20912.3.3逻辑运算符第13章系统变量与函数…21613.1概念简介21713.2元件布垂垂垂垂.·垂,中,·章章·,垂垂………21913.3鼠标指针…24813.4窗冂页面……25313.5数字…25913.6数学26313.7口期………27013.8字符串277》第14章中继器…··甲28714.1中继器的组成…∴…28814.2数据集——添加行30314.3数据集一一更新行…………………………………………………31314.4数据集一一删除行31614.5数据集——标记行与取消标记行32314.6项目列表——排序……34014.7项目列表——筛选,··.···垂垂和中·,非·非中垂垂··p,···非··347148中继器的属性…358》第15章中继器的系统变量36715.1系统变量——中继器…36815.2系统变量——数据集………………………………………383写在最后39210
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  • TSN(Time Sensetive Network)IEEE-802.1全标准.rar
    【实例简介】资源包含:“802.1AS-2011、802.1CB-2017、802.1Q-2014、802.1Qbv-2015、802.1Qca-2015、802.1Qbu-2016、802.1Qch-2017、802.1Qci-2017、TSN_IEEE802.1Qcc-2018”的TSN(Time Sensetive Network)IEEE-802.1全标准PDF文件。
    2021-11-19 00:37:33下载
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  • 人工神经网络及其应用实例(含代码)
    通过实例对人工神经网络的实际应用进行分析和讲解,清晰的代码一目了然每神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型:兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,个神经元(一般很大)构成一个相互影响的复杂网终系统,通过调整网络参数,可使人工神经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示:上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型Page 3 of 25多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主要探讨前向网络模型多层前向神经网络不具有侧扣制和反馈的连接方式,即不其有本层之间或指向前一层的连接弧,只有指向下一层的连接弧。代表是BP神经网终:输入模式由输入层进入网终,经中间各隐层的顺序变换,最后由输出层产生一个输出模式,如下图所示:输入层隐层输出层多层前向神经网终由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力,这个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非线性激励函数。下图给出了一个接收个输入的神经元:Page 4 of 25神经元的输出由下式给出:这里输入的加权和(括号内部分)由一个非线性函数传递,表示与偏差输入相关的权值,表示与第个输入相关的权值。使用最广泛的函数是S形函数,其曲线家族包括对数函数和双曲正切函数,这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数,在此不一一展开介绍,本文主要使用的激励函数是对数函数,函数表达式为函数曲线如下图所示对于有限输入量,对数函数输出范围为∈。在输入为=时,输出值为中问值输出在—附近随着输入的增加以相对快的Page 5 of 25速率增加并非常慢地到达上限。对于
    2020-11-07下载
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  • stm32图像采集+QT上位机源码
    stm32开发OV7670源码,QT上位机源码,C语言处理图像源码
    2020-06-17下载
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  • 自己写的matlab运动模糊盲复原
    这是我自己编写的matlab运动模糊盲复原程序
    2020-12-02下载
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