DesignSpark PCB 第3版現(xiàn)已推出! 包括3種全新功能: 1. 模擬介面 Simulation Interface 2. 設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī) Design Calculator 3. 零件群組 Component Grouping 第3版新功能介紹 (含資料下載) 另外, 中文版的教學(xué)已經(jīng)準(zhǔn)備好了, 備有簡體和繁體版, 趕快下載來看看! 設(shè)計(jì)PCB產(chǎn)品激活：激活入品 Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum。
標(biāo)簽： DesignSpark PCB 設(shè)計(jì)工具 免費(fèi)下載
上傳時(shí)間： 2013-10-07
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15.2 已經(jīng)加入了有關(guān)貫孔及銲點(diǎn)的Z軸延遲計(jì)算功能. 先開啟 Setup - Constraints - Electrical constraint sets 下的 DRC 選項(xiàng). 點(diǎn)選 Electrical Constraints dialog box 下 Options 頁面 勾選 Z-Axis delay欄.
上傳時(shí)間： 2013-11-12
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最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)，作實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來達(dá)成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項(xiàng)式作為近似函數(shù)，除了多項(xiàng)式之外，指數(shù)、對(duì)數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計(jì)算原理，請參閱市面上的數(shù)值分析書籍
標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時(shí)間： 2015-06-21
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數(shù)值分析中的歐拉算法 本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上，能夠在Matlab環(huán)境中運(yùn)行，給出了理論分析、程序清單以及計(jì)算結(jié)果。更重要的是，還有詳細(xì)的對(duì)算法的框圖說明。首先運(yùn)用Romberg積分方法對(duì)給出定積分進(jìn)行積分，然後對(duì)得到的結(jié)果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項(xiàng)式和Newton插值多項(xiàng)式，再運(yùn)用最小二乘法的思想求出擬合多項(xiàng)式，最後對(duì)這些不同類型多項(xiàng)式進(jìn)行比較，找出它們各自的優(yōu)劣。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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讀取SLA檔案，計(jì)算全球每月海潮趨勢。(以1992年10月至2002年8月為例)
標(biāo)簽： SLA
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：helmos
灰色理論下之灰關(guān)聯(lián)matlab源碼，可幫助計(jì)算一序列中的數(shù)據(jù)的權(quán)重，得以給予不同之相關(guān)性
標(biāo)簽： matlab
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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灰色理論下之最基本操作元，灰生成之matlab源碼，可很快計(jì)算出數(shù)據(jù)各階之生成結(jié)果
標(biāo)簽： 基本操作
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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灰色理論之GM(!,1)模型，GM(1,1)的matlab源碼，可從生成一直計(jì)算到預(yù)測值
上傳時(shí)間： 2015-10-27
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使用md5校驗(yàn)和算法保護(hù)文件 通俗的說，就是為保證數(shù)據(jù)的完整性，用一種指定的算法對(duì)原始數(shù)據(jù)計(jì)算出的一個(gè)校驗(yàn)值。接收方用同樣的算法計(jì)算一次校驗(yàn)值，如果和隨數(shù)據(jù)提供的校驗(yàn)值一樣，就說明數(shù)據(jù)是完整的。
上傳時(shí)間： 2015-11-21
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小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashold時(shí)注意時(shí)值不要過大,因?yàn)檫@牽涉inverse matrex的計(jì)算.
標(biāo)簽： eigenvalue eigenvetex threashol training
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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